Short-read full-length 16S rRNA amplicon sequencing for characterisation of the respiratory bacteriome of captive and free-ranging African elephants (Loxodonta africana).
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hypervariable region sequencing of the 16S rRNA gene plays a critical role in microbial ecology, offering insights into bacterial communities within specific niches. While providing valuable genuslevel information, its reliance on limited genetic data from targeted regions of this gene limits its overall utility. Advances in sequencing have enabled characterisation of the full-length 16S rRNA gene, enhancing species-level classification. Third-generation sequencing technologies can sequence genes in single reads, yet challenges in cost and accessibility persist. Although Illumina's short-read platforms are cost-effective and precise, they lack full-length 16S rRNA amplicon sequencing capability. This study aimed to evaluate the feasibility of a modified 150 bp paired-end 16S rRNA amplicon shortread sequencing technique on the Illumina iSeq 100 by utilising a mock microbial community and subsequently performing exploratory characterisation of captive (zoo) and free-ranging African elephant (Loxodonta africana) respiratory microbiota. Our findings support the viability of the sequencing technique through taxonomic assignment that is consistent with the microbial standard’s theoretical composition. Tentative bacterial signatures, potentially representative of distinct respiratory tract compartments (trunk and lower respiratory tract) were observed, necessitating further investigation with larger sample sizes to gain deeper insights into its implication for elephant physiology and health.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».