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Enregistrement W4391689479 · doi:10.3389/fgene.2024.1346707

Mesoplasma florum: a near-minimal model organism for systems and synthetic biology

2024· article· en· W4391689479 sur OpenAlexafffund
Dominick Matteau, Anthony Duval, Vincent Baby, Sébastien Rodrigue

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSynthetic biologyGenomeBiologyModel organismOrganismComputational biologyGenome engineeringGenome editingSystems biologyTransposon mutagenesisGenomicsGeneticsTransposable elementGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesoplasma florum is an emerging model organism for systems and synthetic biology due to its small genome (∼800 kb) and fast growth rate. While M. florum was isolated and first described almost 40 years ago, many important aspects of its biology have long remained uncharacterized due to technological limitations, the absence of dedicated molecular tools, and since this bacterial species has not been associated with any disease. However, the publication of the first M. florum genome in 2004 paved the way for a new era of research fueled by the rise of systems and synthetic biology. Some of the most important studies included the characterization and heterologous use of M. florum regulatory elements, the development of the first replicable plasmids, comparative genomics and transposon mutagenesis, whole-genome cloning in yeast, genome transplantation, in-depth characterization of the M. florum cell, as well as the development of a high-quality genome-scale metabolic model. The acquired data, knowledge, and tools will greatly facilitate future genome engineering efforts in M. florum , which could next be exploited to rationally design and create synthetic cells to advance fundamental knowledge or for specific applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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