Inter-comparison of marine microbiome sampling protocols
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research on marine microbial communities is growing, but studies are hard to compare because of variation in seawater sampling protocols. To help researchers in the inter-comparison of studies that use different seawater sampling methodologies, as well as to help them design future sampling campaigns, we developed the EuroMarine Open Science Exploration initiative (EMOSE). Within the EMOSE framework, we sampled thousands of liters of seawater from a single station in the NW Mediterranean Sea (Service d'Observation du Laboratoire Arago [SOLA], Banyuls-sur-Mer), during one single day. The resulting dataset includes multiple seawater processing approaches, encompassing different material-type kinds of filters (cartridge membrane and flat membrane), three different size fractionations (>0.22 µm, 0.22-3 µm, 3-20 µm and >20 µm), and a number of different seawater volumes ranging from 1 L up to 1000 L. We show that the volume of seawater that is filtered does not have a significant effect on prokaryotic and protist diversity, independently of the sequencing strategy. However, there was a clear difference in alpha and beta diversity between size fractions and between these and "whole water" (with no pre-fractionation). Overall, we recommend care when merging data from datasets that use filters of different pore size, but we consider that the type of filter and volume should not act as confounding variables for the tested sequencing strategies. To the best of our knowledge, this is the first time a publicly available dataset effectively allows for the clarification of the impact of marine microbiome methodological options across a wide range of protocols, including large-scale variations in sampled volume.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découle