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Enregistrement W2776020489 · doi:10.3390/v10010005

Comparative Analysis of 37 Acinetobacter Bacteriophages

2017· article· en· W2776020489 sur OpenAlexaff
Dann Turner, Hans‐Wolfgang Ackermann, Andrew M. Kropinski, Rob Lavigne, J. Mark Sutton, Darren M. Reynolds

Notice bibliographique

RevueViruses · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcinetobacter baumanniiGenomeBiologyAcinetobacterComputational biologyGeneticsDNA sequencingSequence analysisGeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Members of the genus Acinetobacter are ubiquitous in the environment and the multiple-drug resistant species A. baumannii is of significant clinical concern. This clinical relevance is currently driving research on bacterial viruses infecting A. baumannii, in an effort to implement phage therapy and phage-derived antimicrobials. Initially, a total of 42 Acinetobacter phage genome sequences were available in the international nucleotide sequence databases, corresponding to a total of 2.87 Mbp of sequence information and representing all three families of the order Caudovirales and a single member of the Leviviridae. A comparative bioinformatics analysis of 37 Acinetobacter phages revealed that they form six discrete clusters and two singletons based on genomic organisation and nucleotide sequence identity. The assignment of these phages to clusters was further supported by proteomic relationships established using OrthoMCL. The 4067 proteins encoded by the 37 phage genomes formed 737 groups and 974 orphans. Notably, over half of the proteins encoded by the Acinetobacter phages are of unknown function. The comparative analysis and clustering presented enables an updated taxonomic framing of these clades.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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