Database establishment for the secondary fungal DNA barcode <i>translational elongation factor 1α</i> (<i>TEF1α</i>)
Notice bibliographique
Résumé
With new or emerging fungal infections, human and animal fungal pathogens are a growing threat worldwide. Current diagnostic tools are slow, non-specific at the species and subspecies levels, and require specific morphological expertise to accurately identify pathogens from pure cultures. DNA barcodes are easily amplified, universal, short species-specific DNA sequences, which enable rapid identification by comparison with a well-curated reference sequence collection. The primary fungal DNA barcode, ITS region, was introduced in 2012 and is now routinely used in diagnostic laboratories. However, the ITS region only accurately identifies around 75% of all medically relevant fungal species, which has prompted the development of a secondary barcode to increase the resolution power and suitability of DNA barcoding for fungal disease diagnostics. The translational elongation factor 1α (TEF1α) was selected in 2015 as a secondary fungal DNA barcode, but it has not been implemented into practice, due to the absence of a reference database. Here, we have established a quality-controlled reference database for the secondary barcode that together with the ISHAM-ITS database, forms the ISHAM barcode database, available online at http://its.mycologylab.org/ . We encourage the mycology community for active contributions.
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 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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,030 |
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 ».