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Enregistrement W2487416790 · doi:10.1139/cjm-2016-0100

Seasonal changes in bacterial communities associated with healthy and diseased <i>Porites</i> coral in southern Taiwan

2016· article· en· W2487416790 sur OpenAlexvenueno aff
Chorng-Horng Lin, Chih-Hsiang Chuang, Wen‐Hung Twan, Shu‐Fen Chiou, Tit-Yee Wong, Jong‐Kang Liu, Chyuan-yao Kao, Jimmy Kuo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoralBiologyPoritesTemperature gradient gel electrophoresisLibrary16S ribosomal RNAEcologyPopulationHolobiontBacteriaZoologyBotanyGeneticsSymbiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared the bacterial communities associated with healthy scleractinian coral Porites sp. with those associated with coral infected with pink spot syndrome harvested during summer and winter from waters off the coast of southern Taiwan. Members of the bacterial community associated with the coral were characterized by means of denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) of a short region of the 16S rRNA gene and clone library analysis. Of 5 different areas of the 16S rRNA gene, we demonstrated that the V3 hypervariable region is most suited to represent the coral-associated bacterial community. The DNA sequences of 26 distinct bands extracted from DGGE gels and 269 sequences of the 16S rRNA gene from clone libraries were determined. We found that the communities present in diseased coral were more heterogeneous than the bacterial communities of uninfected coral. In addition, bacterial communities associated with coral harvested in the summer were more diverse than those associated with coral collected in winter, regardless of the health status of the coral. Our study suggested that the compositions of coral-associated bacteria communities are complex, and the population of bacteria varies greatly between seasons and in coral of differing health status.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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