MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4394193854 · doi:10.6084/m9.figshare.20402326

Influences of the diurnal cycle on gut microbiota in the Chinese swamp shrimp (<i>Neocaridina denticulata</i>)

2022· dataset· en· W4394193854 sur OpenAlexaff
Heng Zhang, Yingdong Li, Qing Liu

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwampShrimpBiologyZoologyGut floraEcologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The circadian rhythm is an essential environmental factor affecting several physiological activities in organisms, including crustaceans. However, daily variations in the gut bacterial community composition of crustaceans remain poorly understood. This study aimed to elucidate variations in the gut bacterial community composition of the Chinese swamp shrimp Neocaridina denticulata with the diurnal cycle. The gut samples of 600 shrimps were collected at four time points (6:00, 12:00, 18:00, and 24:00) within a 24 h period and 16S rRNA high-throughput gene sequencing was applied. The alpha-diversity and richness of the gut bacterial community were highest in the 24:00 group. Food digestion- and absorption-related pathways were highly enriched, indicating that metabolic process pathways are influenced by the daily cycle. Opportunistic pathogenic bacteria, including Flavobacterium, Acinetobacter, and Pseudomonas, were well-represented in the 18:00 and 24:00 groups, suggesting that the daily cycle shapes pathogenic bacterial community composition in the shrimp intestine. Our findings provide new insights into the role of diurnal cycles on gut bacteria in crustaceans and may aid in improving N. denticulata aquaculture.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetAquaculture Nutrition and Growth→Travaux en français237 207→