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Enregistrement W2999294700 · doi:10.1128/mbio.02901-19

Comparative Analyses of Vertebrate Gut Microbiomes Reveal Convergence between Birds and Bats

2020· article· en· W2999294700 sur OpenAlexaff
Se Jin Song, Jon G. Sanders, Frédéric Delsuc, Jessica L. Metcalf, Katherine R. Amato, Michael W. Taylor, Florent Mazel, Holly L. Lutz, Kevin Winker, Gary R. Graves, Gregory Humphrey, Jack A. Gilbert, Shannon J. Hackett, K White, Heather R. Skeen, Sarah M. Kurtis, Jack J. Withrow, Thomas M. Braile, Matthew J. Miller, Kevin G. McCracken, James M. Maley, Vanessa O. Ezenwa, Allison E. Williams, Jessica M. Blanton, Valerie J. McKenzie, Rob Knight

Notice bibliographique

RevuemBio · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCentre d'étude de la biodiversité amazonienneU.S. Fish and Wildlife ServiceCentre National de la Recherche ScientifiqueDavee FoundationFriends of OrnithologyTexas Parks and Wildlife DepartmentJohn Templeton FoundationW. M. Keck FoundationAgence Nationale de la RechercheDr. Ralph and Marian Falk Medical Research TrustU.S. Department of AgricultureSmithsonian InstitutionField MuseumNational Science Foundation
Mots-clésMicrobiomeBiologyVertebrateAdaptation (eye)MammalZoologyConvergent evolutionEvolutionary biologyEcologyPhylogeneticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this comprehensive survey of microbiomes of >900 species, including 315 mammals and 491 birds, we find a striking convergence of the microbiomes of birds and animals that fly. In nonflying mammals, diet and short-term evolutionary relatedness drive the microbiome, and many microbial species are specific to a particular kind of mammal, but flying mammals and birds break this pattern with many microbes shared across different species, with little correlation either with diet or with relatedness of the hosts. This finding suggests that adaptation to flight breaks long-held relationships between hosts and their microbes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,356
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations522
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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