Notice bibliographique
Résumé
Natural products (NPs) are compounds that are produced by living things, like bacteria. These compounds are encoded by what are known as biosynthetic gene clusters (BGCs). A BGC is a set of genes that when all expressed, work together to form a particular NP. NPs are of extreme importance as they are used for many different medical applications, particularly as antibiotics. Since bacteria must evolve quickly to compete against one another for resources, it makes sense to turn to these organisms to find a solution for bacterial infections. The problem is that pathogenic bacteria have been evolving methods to fight antibiotics faster than we have been able to discover new ones. There is a great need to improve the natural product drug discovery pipeline. One way to do this is to change the conditions microbes grow in to have them express previously silent BGCs. In order to do this effectively, it is beneficial to have a strong baseline for molecules produced under standard conditions. Pseudoalteromonas is a relatively underexplored genus of marine bacteria. Thus, my goal is to catalogue the natural products produced by Pseudoalteromonas under standard culture conditions using Mass Spectrometry analysis. The starting point for this so-called Library Project has involved identifying existing natural product databases. The databases that have been explored can be classified into four categories that are also reflective of the order in which they will be used. These categories for the databases are: databases for culturing information, databases to catalog known natural products, mass spectrometry (MS) analysis tool-based databases, and databases that will associate novel natural products with BGCs. Now that the appropriate databases have been identified, the next step is to begin culturing and extracting from these microbes, to then run and analyze mass spectrums of these extracts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,019 |
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 ».