Spectral Grouping of Nominally Aspergillus versicolor Microbial-Collection Deposits by MALDI-TOF MS
Notice bibliographique
Résumé
Historical microbial collections often contain samples that have been deposited over extended time periods, during which accepted taxonomic classification (and also available methods for taxonomic assignment) may have changed considerably. Deposited samples can, therefore, have historical taxonomic assignments (HTAs) that may now be in need of revision, and subdivisions of previously-accepted taxa may also be possible with the aid of current methodologies. One such methodology is matrix-assisted laser-desorption and ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS). Motivated by the high discriminating power of MALDI-TOF MS coupled with the speed and low cost of the method, we have investigated the use of MALDI-TOF MS for spectral grouping of past deposits made to the Centre for Agriculture and Bioscience International (CABI) Genetic Resource Collection under the HTA Aspergillus versicolor, a common ascomycete fungus frequently associated with soil and plant material, food spoilage, and damp indoor environments. Despite their common HTA, the 40 deposits analyzed in this study fall into six clear spectral-linkage groups (containing nine, four, four, four, four, and two members, respectively), along with a group of ten spectrally-unique samples. This study demonstrates the clear resolving power of MALDI-TOF MS when applied to samples deposited in historical microbial collections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».