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Enregistrement W2396421368 · doi:10.1038/srep26648

Effect of short-term room temperature storage on the microbial community in infant fecal samples

2016· article· en· W2396421368 sur OpenAlexfundno aff
Yong Guo, Shenghui Li, Yashu Kuang, Jianrong He, Jinhua Lu, Bei-Jun Luo, Feng-Ju Jiang, Yaozhong Liu, Christopher J. Papasian, Huimin Xia, Hong‐Wen Deng, Xiu Qiu

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangzhou Municipal Science and Technology BureauMcGill University
Mots-clésFecesTerm (time)MicrobiologyChemistryEnvironmental chemistryBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sample storage conditions are important for unbiased analysis of microbial communities in metagenomic studies. Specifically, for infant gut microbiota studies, stool specimens are often exposed to room temperature (RT) conditions prior to analysis. This could lead to variations in structural and quantitative assessment of bacterial communities. To estimate such effects of RT storage, we collected feces from 29 healthy infants (0-3 months) and partitioned each sample into 5 portions to be stored for different lengths of time at RT before freezing at -80 °C. Alpha diversity did not differ between samples with storage time from 0 to 2 hours. The UniFrac distances and microbial composition analysis showed significant differences by testing among individuals, but not by testing between different time points at RT. Changes in the relative abundance of some specific (less common, minor) taxa were still found during storage at room temperature. Our results support previous studies in children and adults, and provided useful information for accurate characterization of infant gut microbiomes. In particular, our study furnished a solid foundation and justification for using fecal samples exposed to RT for less than 2 hours for comparative analyses between various medical conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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