Discovery pipelines for marine resources: an ocean of opportunity for biotechnology?
Notice bibliographique
Résumé
Marine microbial diversity offers enormous potential for discovery of compounds of crucial importance in healthcare, food security and bioindustry. However, access to it has been hampered by the difficulty of accessing and growing the organisms for study. The discovery and exploitation of marine bioproducts for research and commercial development requires state-of-the-art technologies and innovative approaches. Technologies and approaches are advancing rapidly and keeping pace is expensive and time consuming. There is a pressing need for clear guidance that will allow researchers to operate in a way that enables the optimal return on their efforts whilst being fully compliant with the current regulatory framework. One major initiative launched to achieve this, has been the advent of European Research Infrastructures. Research Infrastructures (RI) and associated centres of excellence currently build harmonized multidisciplinary workflows that support academic and private sector users. The European Marine Biological Research Infrastructure Cluster (EMBRIC) has brought together six such RIs in a European project to promote the blue bio-economy. The overarching objective is to develop coherent chains of high-quality services for access to biological, analytical and data resources providing improvements in the throughput and efficiency of workflows for discovery of novel marine products. In order to test the efficiency of this prototype pipeline for discovery, 248 rarely-grown organisms were isolated and analysed, some extracts demonstrated interesting biochemical properties and are currently undergoing further analysis. EMBRIC has established an overarching and operational structure to facilitate the integration of the multidisciplinary value chains of services to access such resources whilst enabling critical mass to focus on problem resolution.
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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 | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,012 |
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 ».