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Enregistrement W2900602034 · doi:10.1080/19490976.2018.1539599

H<sub>2</sub>Oh No! The importance of reporting your water source in your <i>in vivo</i> microbiome studies

2018· article· en· W2900602034 sur OpenAlexafffundabout
Jacqueline A. Barnett, Deanna L. Gibson

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaOkanagan University College
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCrohn's and Colitis CanadaChild and Family Research Institute
Mots-clésMicrobiomeGut microbiomeBiologyWater qualityBiotechnologyZoologyBioinformaticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

microbiome experiment however, it is also one of the most overlooked and underreported variables within the literature. Currently there is no established standard for drinking water quality set by the Canadian Council on Animal Care. Most water treatment methods focus on inhibiting bacterial growth within the water while prolonging the shelf-life of bottles once poured. When reviewing the literature, it is clear that some water treatment methods, such as water acidification, alter the gut microbiome of experimental animals resulting in dramatic differences in disease phenotype progression. Furthermore, The Jackson Lab, one of the world's leading animal vendors, provides acidified water to their in-house animals and is often cited in the literature as having a dramatically different gut microbiome than animals acquired from either Charles River or Taconic. While we recognize that it is impossible to standardize water across all animal facilities currently conducting microbiome research, we hope that by drawing attention to the issue in this commentary, researchers will consider water source as an experimental variable and report their own water sources to facilitate experimental reproducibility. Moreover, researchers should be cognisant of potential phenotypic differences observed between commercial animal vendors due to changes in the gut microbiome as a result of various sources of water used.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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