The sponge microbiome project
Notice bibliographique
Résumé
Marine sponges (phylum Porifera) are a diverse, phylogenetically deep-branching clade known for forming intimate partnerships with complex communities of microorganisms. To date, 16S rRNA gene sequencing studies have largely utilised different extraction and amplification methodologies to target the microbial communities of a limited number of sponge species, severely limiting comparative analyses of sponge microbial diversity and structure. Here, we provide an extensive and standardised dataset that will facilitate sponge microbiome comparisons across large spatial, temporal, and environmental scales. Samples from marine sponges (n = 3569 specimens), seawater (n = 370), marine sediments (n = 65) and other environments (n = 29) were collected from different locations across the globe. This dataset incorporates at least 268 different sponge species, including several yet unidentified taxa. The V4 region of the 16S rRNA gene was amplified and sequenced from extracted DNA using standardised procedures. Raw sequences (total of 1.1 billion sequences) were processed and clustered with (i) a standard protocol using QIIME closed-reference picking resulting in 39 543 operational taxonomic units (OTU) at 97% sequence identity, (ii) a de novo clustering using Mothur resulting in 518 246 OTUs, and (iii) a new high-resolution Deblur protocol resulting in 83 908 unique bacterial sequences. Abundance tables, representative sequences, taxonomic classifications, and metadata are provided. This dataset represents a comprehensive resource of sponge-associated microbial communities based on 16S rRNA gene sequences that can be used to address overarching hypotheses regarding host-associated prokaryotes, including host specificity, convergent evolution, environmental drivers of microbiome structure, and the sponge-associated rare biosphere.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,025 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».