Combined imaging and molecular techniques for evaluating microbial function and composition: A review
Notice bibliographique
Résumé
In most cases, microbial function will determine the direction and onset of specific metabolic pathways as defined by their favorable thermodynamic outcome. Thus, the degree of chemical alteration in contact with minerals and bacteria can be directly proportional to the biological activity. This activity can influence redox conditions both from a localized perspective and global scale. Under these conditions, microscale mechanisms become important, impacting both molecular diffusion and the distribution of substrates and products. Visualizing microorganisms in their natural environments is no simple task and requires analytical tools that can measure cell function and chemical speciation at the sub‐micrometer level. In the last decade, the scientific community has observed a rapid increase in development of advanced imaging methods (eg, high‐resolution secondary mass spectrometry [NanoSIMS]) and synchrotron‐based approaches such as scanning transmission X‐ray microscopy (STXM). Coupled to culture‐independent techniques (eg, next generation sequencing technologies), these combined approaches excel at exploring microbial/mineral and sediment dynamics leading to valuable insight into both structure and function of single cells and diverse microbial communities in engineered and natural environments. This review focuses on recent advances in high‐resolution imaging and molecular‐based tools used to characterize microbial communities and function within natural systems. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».