Optimised DNA isolation from marine sponges for natural sampler DNA (nsDNA) metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
Data repository accompanying the paper 'Optimised DNA isolation from marine sponges for natural sampler DNA (nsDNA) metabarcoding' by Harper et al. (2022). 1_Raw_Data.zip This zipped folder contains the Jupyter notebook and sample_accessions.tsv file required to download raw illumina data from the NCBI Sequence Read Archive: BioProject: PRJNA854174 BioSample accessions: SAMN29421799 - SAMN29421894 (Phase 1) and SAMN29444657 - SAMN29444784 (Phase 2) SRA accessions: SRR19906974 - SRR19907069 (Phase 1) and SRR19912485 - SRR19912613 (Phase 2) 2_Reference_Databases.zip This zipped folder contains scripts used to generate curated reference databases used for taxonomic assignment in GenBank/fasta format. 3_Tapirs.zip This zipped folder contains the scripts and files needed to perform bioinformatic processing with Tapirs. In order to make use of scripts, you will have to install Tapirs and its dependencies. Please see the Tapirs GitHub repository for instructions on how to do this. 4_Data_Analysis.zip This zipped folder contains all scripts and metadata required to produce figures and statistically analyse data in R. Please contact Dr Lynsey Harper (lynsey.harper2@gmail.com) if you encounter any issues!
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,128 |
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 ».