Metagenomic Thermometer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Various microorganisms exist in environments, and each of which has an optimal growth temperature (OGT). The relationship between genomic information and OGT of each species has long been studied, and one such study revealed that OGT of prokaryotes can be accurately predicted based on the fraction of seven amino acids (IVYWREL) among all encoded amino-acid sequences in its genome. Extending this discovery, the fraction of IVYWREL among all amino acids encoded in the metagenomic DNA in an environment may reflect the environmental temperature to which the microorganisms have adapted. In the present study, we developed a ‘Metagenomic Thermometer’ as a means of predicting environmental temperature based on metagenomic sequences. Analysis of 41 metagenomic samples obtained from hot springs of varying temperature revealed that the Metagenomic Thermometer could indeed predict environmental temperature with high accuracy ( R 2 = 0.75). Although the taxonomic composition of microbial community was substantially affected by pH, the performance of the Metagenomic Thermometer was refractory to changes in community composition. The Metagenomic Thermometer was also applied to 616 human gut metagenomic samples, yielding a reasonably accurate value (i.e., 36.22 ± 1.98°C) for human body temperature. Our results suggest that environmental temperature can be predicted based on metagenomic sequence data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».