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Enregistrement W4220720134 · doi:10.23860/diss-kerrigan-zak-2021

MICROBIAL DIVERSITY AND COMMUNITY COMPOSITION IN THE OPEN OCEAN AND MARINE SEDIMENT

2021· dissertation· en· W4220720134 sur OpenAlexaboutno aff
Zak Kerrigan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Dark Energy Biosphere InvestigationsNational Science Foundation
Mots-clésSeawaterSedimentOceanographyArcticMicrobial population biologyEcologyComposition (language)BiologyGeographyGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last fifteen years, there has been a large increase in the literature on microbial community composition in marine sediment (Inagaki et al., 2006, 2015; Biddle et al., 2012; Briggs et al., 2012; Breucker et al., 2013; Lloyd, 2014; Teske et al., 2014; Nunoura et al., 2016; Walsh et al., 2016; Petro et al., 2017; Harrison et al., 2018; Hoshino et al., 2020), and seawater (Quaiser et al., 2011; Hamdan et al., 2013; Walsh et al., 2016; Medina-Silva et al., 2018; Mestre et al., 2018; Quero et al., 2019). As molecular study of these biomes progresses, and the tools available for detailed analyses expand, it has become important to evaluate those tools for their effectiveness and limitations. By combining environmental microbial investigations with evaluation of some of the most common genetic protocols, I have characterized microbial diversity and community composition in (i) Pacific, Atlantic, and Arctic seawater and (ii) Pacific and Atlantic sediment, and I have identified the common results obtainable using (i) two different 16S ribosomal RNA gene (rRNA) hypervariable regions of interest, and (ii) the two amplicon analysis pipelines most commonly used to determine microbial diversity and community composition. My first manuscript, “Influence of 16S rRNA Hypervariable Region on Estimates of Bacterial Diversity and Community Composition in Seawater and Marine Sediment”, looks at the bacterial diversity and community composition of deep-ocean sediment and overlying seawater from one site in the Central North Atlantic and one site in the Equatorial Pacific. In each case, we amplified both the V4 and V6 hypervariable regions of the 16S rRNA gene of each sample and clustered the sequences into operational taxonomic units (OTUs) of 97% similarity. In doing so, we determined that while OTU-level diversity metrics and community composition are quite different between the two tags, (i) vertical patterns of relative diversity are broadly the same, (ii) community composition is very similar for both tags at the class level, and (iii) while the open ocean communities are very similar between the Pacific and Atlantic oceans, the sediment communities of each ocean differ greatly. My second manuscript, “Patterns of Relative Bacterial Richness and Community Composition in Seawater and Marine Sediment are Robust for both Operational Taxonomic Units and Amplicon Sequence Variants”, examines how the choice of bioinformatic analysis pipeline affects characterization of taxonomic richness and community composition in seawater (from 12 sites in the North Atlantic Ocean and Canadian Arctic) and sediment

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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'admission1
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