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Enregistrement W4383738797 · doi:10.3354/ame02001

Comparison of swab DNA extraction methods for examining sea star dermal microbiomes

2022· article· en· W4383738797 sur OpenAlexaff
C. R. M. Prentice, ALM Gehman

Notice bibliographique

RevueAquatic Microbial Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensTula Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMicrobiomeProteobacteriaBacteroidetesDNA extractionAmpliconMetagenomics16S ribosomal RNAMarine invertebratesAmplicon sequencingZoologyGeneticsPolymerase chain reactionEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine invertebrates are surrounded by and interact with an array of microbes, yet their microbiomes remain largely unexplored. With a seemingly endless choice of nucleic acid extraction kits, there is a need to assess the compatibility across approaches to determine whether microbiome results are comparable across studies employing different extraction methods. In this study, 5 kits were compared for extracting DNA from dermal swabs from 2 sea star species: Pisaster ochraceus and Dermasterias imbricata. DNA yield varied by kit, as did the ease of PCR amplification. Using 16S rRNA amplicon sequencing, differences in microbial richness and diversity were observed between sea star species, but not among extraction kits. Relative abundances of the most abundant prokaryotic phyla were largely attributed to sea star species rather than kit: the D. imbricata microbiome was dominated by Proteobacteria, whereas P. ochraceous had more even representation of Proteobacteria, Spirochaetota and Bacteroidota. Our results suggest that, despite some differences in ease of amplification, all 5 extraction kits examined here provide comparable and suitable results for characterizing sea star dermal microbiomes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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