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Enregistrement W4309664802 · doi:10.1242/bio.059561

Euglena International Network (EIN): Driving euglenoid biotechnology for the benefit of a challenged world

2022· article· en· W4309664802 sur OpenAlexaff
ThankGod E. Ebenezer, Ross Low, Ellis C. O’Neill, I‐Shuo Huang, Antonio DeSimone, Scott C. Farrow, Robert A. Field, Michael L. Ginger, Sergio A. Guerrero, Michael Hammond, Vladimı́r Hampl, Geoff Horst, Takahiro Ishikawa, Anna Karnkowska, Eric W. Linton, Peter J. Myler, Masami Nakazawa, Pierre Cardol, Rosina Sánchez‐Thomas, Barry Saville, Mahfuzur Shah, Alastair G. B. Simpson, Aakash Sur, Kengo Suzuki, Kevin M. Tyler, Paul V. Zimba, Neil Hall, Mark C. Field

Notice bibliographique

RevueBiology Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensDalhousie UniversityTrent University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésBiologyEuglena gracilisComputational biologyEuglenaIdentification (biology)EndosymbiosisGeneral partnershipBiotechnologyGeneEcologyPlastidGeneticsChloroplastBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Euglenoids (Euglenida) are unicellular flagellates possessing exceptionally wide geographical and ecological distribution. Euglenoids combine a biotechnological potential with a unique position in the eukaryotic tree of life. In large part these microbes owe this success to diverse genetics including secondary endosymbiosis and likely additional sources of genes. Multiple euglenoid species have translational applications and show great promise in production of biofuels, nutraceuticals, bioremediation, cancer treatments and more exotically as robotics design simulators. An absence of reference genomes currently limits these applications, including development of efficient tools for identification of critical factors in regulation, growth or optimization of metabolic pathways. The Euglena International Network (EIN) seeks to provide a forum to overcome these challenges. EIN has agreed specific goals, mobilized scientists, established a clear roadmap (Grand Challenges), connected academic and industry stakeholders and is currently formulating policy and partnership principles to propel these efforts in a coordinated and efficient manner.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,252 · 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
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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