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Enregistrement W3023795206 · doi:10.1128/jmbe.v21i1.1891

A Microbial Sampling and Community Reconstruction Activity for Introducing Students to the Burgeoning Field of Metagenomics

2020· article· en· W3023795206 sur OpenAlexaff
Ashley N. Williams, John Stavrinides

Notice bibliographique

RevueJournal of Microbiology and Biology Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetagenomicsField (mathematics)Sampling (signal processing)Data scienceComputer scienceMicrobial population biologyComputational biologyBiologyPaleontologyMathematicsBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\nMetagenomics is a cutting-edge, culture-independent technique that provides the means for rapidly identification and cataloguing of microorganisms in a given environment. Metagenomics has provided important insight into the roles of microbes in a variety of niches, with broad implications for medicine, biotechnology, and agriculture. We developed a hands-on sampling activity that can be used to introduce the field of metagenomics to high school and undergraduate students either in the laboratory or in the classroom. This practical activity, which requires minimal materials and preparation time, simulates the metagenomic approach by having students sample and “sequence” sentence fragments, representing portions of DNA from a pre-defined collection of sentences within a community. Students then match the fragments to a reference database that links each phrase to a specific microbe. After several rounds of “sequencing”, students are asked to reconstruct the microbial composition of their community. This innovative dry lab provides students with an introduction to the revolutionary field of metagenomics and simulates how the DNA-based metagenomics approach is used to identify microbes and reconstruct microbial communities in any environment. \n

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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