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Enregistrement W4236124366 · doi:10.7287/peerj.preprints.2071

Proline content and varying barometric pressure: an analysis of six genes, across three marine a<i>ltererythrobacter s</i>trains

2016· preprint· en· W4236124366 sur OpenAlexaff
Conor Barrie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayProlineTaxonomy (biology)BiologyStrain (injury)BotanyEcologyOceanographyAmino acidGeologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental stresses select for suitably adapted genes. These stresses will promote the propagation of certain mutations, and the loss of others, throughout the evolution of a species. For organisms living two thousand meters below the ocean’s surface, one of these stresses is certainly high barometric pressure. Due to the imino ring structure of proline it was hypothesized that bacteria sampled from greater depths would show a larger proportion of content in their proteins. This hypothesis was examined by analyzing the proline content of 6 proteins common to 3 species from the altereythrobacter speciesl All the selected strains are Gram negative, moderately halophilic marine bacteria with optimum temperatures around 30⁰C. A. marensis strain KCTC22370 (taxonomy ID: 543877) was sampled, and genomically annotated, by Soo and Lee from the surface of the sea near Jeju island in the Republic of North Korea (2010). A. epoxidivorans strain JCS350 (taxonomy ID: 361183) was sampled from cold-seep sediment in the Kagoshima Bay, off the coast of Japan, at an approximate depth of 120m. The strain was isolated and genomically annotated by Kwon et.al. (2007). A. atlanticus strain 26DY36 (taxonomy ID: 1267766) was sampled from a North Atlantic mid ocean range at a depth of 2577m. The strain was isolated and annotated by Wu et. al. (2015). The data showed no significant differences in the proline content of the 3 species examined, however a more expansive study would be required to fully reject the hypothesis.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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