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Enregistrement W3158699307 · doi:10.1101/2021.05.03.441842

Metagenomic and Metatranscriptomic Analysis Reveals Enrichment for Xenobiotic-Degrading Bacterial Specialists and Xenobiotic-Degrading Genes in a Canadian Prairie Two-Cell Biobed System

2021· preprint· en· W3158699307 sur OpenAlexaffabout
Jennifer N. Russell, Benjamin J. Perry, Jordyn Bergsveinson, Claire N. Freeman, Claudia Sheedy, Daniel Nilsson, Larry Braul, Christopher K. Yost

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXenobioticMesorhizobiumBiologyMetagenomicsBioremediationStenotrophomonasBacteriaMicrobiomePseudomonasComputational biologyMicrobiologyGeneBiotechnologyGeneticsNitrogen fixationBiochemistryRhizobia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biobeds are agriculture-based bioremediation tools used to safely contain and microbially degrade on-farm pesticide waste and rinsate, thereby reducing the negative environmental impacts associated with pesticide use. While these engineered ecosystems demonstrate efficient pesticide removal, their microbiome dynamics remain largely understudied both taxonomically and functionally. As such, further characterization of these parameters may aid in the optimization of biobed management and deployment. This study used metagenomic and metatranscriptomic techniques to characterize the microbial community in a two-cell Canadian biobed system before and after a field season of pesticide application. These culture-independent approaches identified an enrichment of xenobiotic-degrading bacteria, such as Afipia , Sphingopyxis and Pseudomonas , and enrichment and transcription of xenobiotic-degrading genes, such as peroxidases, oxygenases, and hydroxylases, among others; we were able to directly link the transcription of these genes to Pseudomonas , Oligotropha , Mesorhizobium , Rhodopseudomonas , and Stenotrophomonas taxa.

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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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