MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220822527 · doi:10.3168/jdsc.2021-0183

After the storm—Perspectives on the taxonomy of Lactobacillaceae

2022· article· en· W4220822527 sur OpenAlexafffund
Nanzhen Qiao, Stijn Wittouck, Paola Mattarelli, Jinshui Zheng, Sarah Lebeer, Giovanna E. Felis, Michael G. Gänzle

Notice bibliographique

RevueJDS Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilCanada Research Chairs
Mots-clésTaxonomy (biology)StormLactobacillaceaeHistoryGeographyEcologyBiologyMeteorologyLactobacillusBacteriaPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, a taxonomic reorganization of the lactic acid bacteria reclassified over 300 species in 7 genera and 2 families into one family, the Lactobacillaceae , with 31 genera including 23 new genera to include organisms formerly classified as Lactobacillus species. This communication aims to provide a debrief on the taxonomic reorganization of lactobacilli to identify shortcomings in the proposed taxonomic framework, and to outline perspectives and opportunities provided by the current taxonomy of the Lactobacillaceae . The current taxonomy of lactobacilli not only necessitates becoming familiar with 23 new genus names but also provides substantial new opportunities in scientific discovery and regulatory approval of these organisms. First, description of new species in the Lactobacillaceae is facilitated and a solid framework for description of novel genera is provided. Second, the current taxonomy greatly enhances the resolution of genus-level sequencing approaches (e.g., 16S rRNA–based metagenomics) when identifying the composition and function of microbial communities. Third, the current taxonomy greatly facilitates the formulation of hypotheses linking phylogeny to metabolism and ecology of lactobacilli.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJDS CommunicationsMême sujetProbiotics and Fermented FoodsTravaux en français237 207