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Enregistrement W3210691882 · doi:10.3390/ijerph182111470

Metabarcoding Analysis of Harmful Algal Bloom Species in the Western Pacific Seamount Regions

2021· article· en· W3210691882 sur OpenAlexaff
Qing Xu, Chunzhi Wang, Kuidong Xu, Nansheng Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesInstitute of Oceanology, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of Sciences
Mots-clésSeamountOceanographyBiologyBiogeographyPlanktonPhytoplanktonEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Western Pacific is the most oligotrophic sea on Earth, with numerous seamounts. However, the plankton diversity and biogeography of the Western Pacific in general and the seamount regions in particular remains largely unexplored. In this project, we quantitatively analyzed the composition and distribution patterns of plankton species in the Western Pacific seamount regions by applying metabarcoding analysis. We identified 4601 amplicon sequence variants (ASVs) representing 34 classes in seven protist phyla/divisions in the Western Pacific seamount regions, among which Dinoflagellata was by far the most dominant division. Among the 336 annotated phytoplankton species (including species in Dinoflagellata), we identified 36 harmful algal bloom (HAB) species, many of which displayed unique spatial distribution patterns in the Western Pacific seamount regions. This study was the first attempt in applying ASV-based metabarcoding analysis in studying phytoplankton and HAB species in the Western Pacific seamount regions, which may facilitate further research on the potential correlation between HABs in the Western Pacific seamount regions and coastal regions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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