MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253534330 · doi:10.1101/cshperspect.a018143

Microbial Speciation

2015· review· en· W4253534330 sur OpenAlexafffund
B. Jesse Shapiro, Martin F. Polz

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Perspectives in Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationCanada Research ChairsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBroad InstituteGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésBiologyLibrary scienceEnvironmental ethicsPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What are species? How do they arise? These questions are not easy to answer and have been particularly controversial in microbiology. Yet, for those microbiologists studying environmental questions or dealing with clinical issues, the ability to name and recognize species, widely considered the fundamental units of ecology, can be practically useful. On a more fundamental level, the speciation problem, the focus here, is more mechanistic and conceptual. What is the origin of microbial species, and what evolutionary and ecological mechanisms keep them separate once they begin to diverge? To what extent are these mechanisms universal across diverse types of microbes, and more broadly across the entire the tree of life? Here, we propose that microbial speciation must be viewed in light of gene flow, which defines units of genetic similarity, and of natural selection, which defines units of phenotype and ecological function. We discuss to what extent ecological and genetic units overlap to form cohesive populations in the wild, based on recent evolutionary modeling and population genomics studies. These studies suggest a continuous "speciation spectrum," which microbial populations traverse in different ways depending on their balance of gene flow and natural selection.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations83
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCold Spring Harbor Perspectives in BiologyMême sujetMicrobial Community Ecology and PhysiologyTravaux en français237 207