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Enregistrement W4310363982 · doi:10.3390/microorganisms10122355

Bacillales: From Taxonomy to Biotechnological and Industrial Perspectives

2022· review· en· W4310363982 sur OpenAlexfundno aff
Sharareh Harirchi, Taner Şar, Mohaddaseh Ramezani, Habibu Aliyu, Zahra Etemadifar, Seyed Ali Nojoumi, Fatemeh Yazdian, Mukesh Kumar Awasthi, Mohammad J. Taherzadeh

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTillväxtverketEuropean Regional Development FundMcMaster UniversityJustus Liebig Universität Gießen
Mots-clésTaxonomy (biology)BiologyBiotechnologyBacillalesIndustrial microbiologyComputational biologyBiochemical engineeringEcologyEngineeringBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a long time, the genus Bacillus has been known and considered among the most applicable genera in several fields. Recent taxonomical developments resulted in the identification of more species in Bacillus-related genera, particularly in the order Bacillales (earlier heterotypic synonym: Caryophanales), with potential application for biotechnological and industrial purposes such as biofuels, bioactive agents, biopolymers, and enzymes. Therefore, a thorough understanding of the taxonomy, growth requirements and physiology, genomics, and metabolic pathways in the highly diverse bacterial order, Bacillales, will facilitate a more robust designing and sustainable production of strain lines relevant to a circular economy. This paper is focused principally on less-known genera and their potential in the order Bacillales for promising applications in the industry and addresses the taxonomical complexities of this order. Moreover, it emphasizes the biotechnological usage of some engineered strains of the order Bacillales. The elucidation of novel taxa, their metabolic pathways, and growth conditions would make it possible to drive industrial processes toward an upgraded functionality based on the microbial nature.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations79
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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