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Enregistrement W2786640838 · doi:10.1073/pnas.1722325115

Metaproteomics method to determine carbon sources and assimilation pathways of species in microbial communities

2018· article· en· W2786640838 sur OpenAlexaff
Manuel Kleiner, Xiaoli Dong, Tjorven Hinzke, Juliane Wippler, Erin Thorson, Bernhard Mayer, Marc Strous

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaproteomicsMetagenomicsMicroorganismAutotrophBiologyCarbon fixationIsotopes of carbonMicrobial ecologyMicrobial population biologyHeterotrophComputational biologyEcologyEnvironmental chemistryBacteriaChemistryBiochemistryGeneGeneticsTotal organic carbonCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance To understand the roles that microorganisms play in diverse environments such as the open ocean or the human intestinal tract, we need an understanding of their metabolism and physiology. A variety of methods such as metagenomics and metaproteomics exist to assess the metabolism of environmental microorganisms based on gene content and gene expression. These methods often only provide indirect evidence for which substrates are used by a microorganism in a community. The direct protein stable isotope fingerprint (SIF) method that we developed allows linking microbial species in communities to the environmental carbon sources they consume by determining their stable carbon isotope signature. Direct protein-SIF also allows assessing which carbon fixation pathway is used by autotrophic microorganisms that directly assimilate CO 2 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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