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Enregistrement W4236607598 · doi:10.7287/peerj.7241v0.2/reviews/1

Peer Review #1 of "Differential gene expression in skeletal organic matrix proteins of scleractinian corals associated with mixed aragonite/calcite skeletons under low mMg/Ca conditions (v0.2)"

2019· peer-review· en· W4236607598 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésAragoniteCalciteCoralMatrix (chemical analysis)ChemistryBiologyGeologyMineralogyEcologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although coral skeletons generally comprise aragonite crystals, changes in the molar Mg/Ca ratio (mMg/Ca) in seawater result in the incorporation of calcite crystals.The mechanism of formation of aragonite and calcite crystals in skeletons of the scleractinian coral Acropora tenuis was therefore investigated by RNA-seq analysis, using early growth stage calcite (mMg/Ca=0.5)and aragonite (mMg/Ca=5.2)-basedcorals.As a result, 1,287 genes were up-regulated and 748 down-regulated in calcite-based corals.In particular, sixty eight skeletogenesis-related genes, such as ectin, galaxin, and skeletal aspartic acidrich protein, were detected as up-regulated, and six genes, such as uncharacterized skeletal organic matrix protein 5, down-regulated, in low-Mg/Ca conditions.Since the number of down-regulated genes associated with the skeletal organic matrix of aragonite skeletons was much lower than that of up-regulated genes, it is thought that corals actively initiate construction of an aragonite skeleton by the skeletal organic matrix in low-Mg/Ca conditions.In addition, different types of skeletal organic matrix proteins, extracellular matrix proteins and calcium ion binding proteins appeared to change their expression in both calcite-formed and normal corals, suggesting that the composition of these proteins could be a key factor in the selective formation of aragonite or calcite CaCO 3 .

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4080,208

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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