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Enregistrement W3030759028 · doi:10.15454/tombyz

Diat.barcode, an open-access barcode library for diatoms

2018· dataset· en· W3030759028 sur OpenAlexaff
Frédéric Rimet, Teofana Chonova, Gilles Gassiole, Evgenuy Gusev, Maria Kahlert, François Keck, Martyn Kelly, Maxim Kulikovskiy, Yevhen Maltsev, David G. Mann, Martin Pfannkuchen, Rosa Trobajo, Valentin Vasselon, Carlos E. Wetzel

Notice bibliographique

RevueRecherche Data Gouv France · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarcodeDNA barcodingIdentification (biology)World Wide WebDNA sequencingComputer scienceBiologyDatabaseLibrary scienceData scienceEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatoms (Bacillariophyta) are ubiquitous microalgae which produce a siliceous exoskeleton and which make a major contribution to the productivity of oceans and freshwaters. They display a huge diversity, which makes them excellent ecological indicators of aquatic ecosystems, and can also be used to reconstruct paleoenvironments. Usually, diatoms are identified using characteristics of their exoskeleton morphology, which can be time consuming and error-prone. DNA-barcoding is an alternative to this and the use of High-Throughput-Sequencing enables the rapid analysis of many environmental samples at a lower cost than if specialist analysts are used. However, to identify environmental sequences correctly, an expertly curated reference library is needed. Several curated libraries for protists exists; none, however, are dedicated to diatoms. Diat.barcode is an open-access library dedicated to diatoms which has been maintained since 2012. It was initiated with the barcoding network of INRA (French National Institute for Agricultural Research) R-Syst, is now an international initiative partly supported by a Cost network (DNAqua-net). Data come from two sources (1) the NCBI nucleotide database (National Center for Biotechnology Information) and (2) unpublished sequencing data of culture collections in France, UK and Russia. Since 2017, several European experts have collaborated to curate this library for rbcL, a chloroplast marker suitable for species-level identification of diatoms. For the latests versions of the database, more than 8100 curated barcodes are available. The database is accessible through https://eng-carrtel-collection.hub.inrae.fr/barcoding-databases. A ready-to-use subset of the database for metabarcoding analyses is also accessible.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,063

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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,126 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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