Why sequence all eukaryotes?
Notice bibliographique
Résumé
Life on Earth has evolved from initial simplicity to the astounding complexity we experience today. Bacteria and archaea have largely excelled in metabolic diversification, but eukaryotes additionally display abundant morphological innovation. How have these innovations come about and what constraints are there on the origins of novelty and the continuing maintenance of biodiversity on Earth? The history of life and the code for the working parts of cells and systems are written in the genome. The Earth BioGenome Project has proposed that the genomes of all extant, named eukaryotes-about 2 million species-should be sequenced to high quality to produce a digital library of life on Earth, beginning with strategic phylogenetic, ecological, and high-impact priorities. Here we discuss why we should sequence all eukaryotic species, not just a representative few scattered across the many branches of the tree of life. We suggest that many questions of evolutionary and ecological significance will only be addressable when whole-genome data representing divergences at all of the branchings in the tree of life or all species in natural ecosystems are available. We envisage that a genomic tree of life will foster understanding of the ongoing processes of speciation, adaptation, and organismal dependencies within entire ecosystems. These explorations will resolve long-standing problems in phylogenetics, evolution, ecology, conservation, agriculture, bioindustry, and medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».