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Enregistrement W3112595299 · doi:10.1080/14634988.2020.1831336

Investigation of stalk formation, frequency of dividing cells and gene expression in periphyton mats dominated by <i>Didymosphenia geminata</i>

2020· article· en· W3112595299 sur OpenAlexaffabout
Krista M. Larsen, Leland J. Jackson, Sean M. Rogers

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensSt. Mary's UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomPeriphytonBiologyThalassiosira pseudonanaPhaeodactylum tricornutumBotanyPhosphorusGene expressionGeneCaulobacter crescentusAlgaeEcologyGeneticsPhytoplanktonNutrientChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diatom Didymosphenia geminata can produce thick benthic mats along river bottoms, possibly in association with soluble reactive phosphorus mat-forming genetic variants, or gene expression associated with environmental variation. We isolated cells collected from mat-forming and non-mat-forming sites in British Columbia and Alberta, Canada and compared soluble reactive phosphorus, frequency of dividing cells and gene expression via RNA sequencing. Frequency of dividing cells and soluble reactive phosphorus were higher at the non-mat-forming site and there was no significant difference in frequency of dividing cells between Alberta and British Columbia sites, with one exception. Sixty-six gene products from reference diatom (Phaeodactylum tricornutum and Thalassiosira pseudonana) and bacterial (Caulobacter crescentus) genomes were expressed only in the mat-forming sample and many were related to phosphorus metabolism. One hundred seventy two genes were expressed only in the non-mat-forming sample and many were related to cell division and silica metabolism. Differential gene expression in the periphyton communities suggests that there might be different periphyton molecular phenotypes, including D. geminata, related to P acquisition and polysaccharide metabolism at the low P site and cell division and growth at the high P site.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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