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Enregistrement W2895807786 · doi:10.1128/mbio.01877-18

Modernized Tools for Streamlined Genetic Manipulation and Comparative Study of Wild and Diverse Proteobacterial Lineages

2018· article· en· W2895807786 sur OpenAlexaff
Travis J. Wiles, Elena S. Wall, Brandon H. Schlomann, Edouard A. Hay, R. Parthasarathy, Karen Guillemin

Notice bibliographique

RevuemBio · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Science FoundationNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of General Medical SciencesKavli FoundationM.J. Murdock Charitable Trust
Mots-clésBiologyComputational biologyModularity (biology)Synthetic biologyBiotechnologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A great challenge in microbiota research is the immense diversity of symbiotic bacteria with the capacity to impact the lives of plants and animals. Moving beyond correlative DNA sequencing-based studies to define the cellular and molecular mechanisms by which symbiotic bacteria influence the biology of their hosts is stalling because genetic manipulation of new and uncharacterized bacterial isolates remains slow and difficult with current genetic tools. Moreover, developing tools de novo is an arduous and time-consuming task and thus represents a significant barrier to progress. To address this problem, we developed a suite of engineering vectors that streamline conventional genetic techniques by improving postconjugation counterselection, modularity, and allelic exchange. Our modernized tools and step-by-step protocols will empower researchers to investigate the inner workings of both established and newly emerging models of bacterial symbiosis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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