Antibiotics under our feet: investigating microbial sources of antibiotics in our urban soil samples
Notice bibliographique
Résumé
This dataset consists of a Krona chart visualisation of our bioinformatics results for our first six soil samples sent for DNA sequencing. The Krona chart was used to determine if microbes known to be sources of antibiotics were present in our soil samples. The two publications referenced below were used to obtain the names of such microbes. A spreadsheet of the results together with UK prescribing information from the BNF about the antibiotic drug arising from each microbes souce is included. An table to display the results was produced and is presented here in .mp4 video format that can be paused to view results for each soil sample. The data analysis for this part of the "Antibiotics under our feet" was carried out in collaboration with a Nuffield Research Placement student at the University of St Andrews during the summer of 2022. The Nuffield project protocol with instructions for analysing the Krona chart to gather data is included. References: Matthew I Hutchings, Andrew W Truman, Barrie Wilkinson, Antibiotics: past, present and future, Current Opinion in Microbiology, Volume 51, 2019, Pages 72-80, ISSN 1369-5274, https://doi.org/10.1016/j.mib.2019.10.008 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369527419300190) Procópio, Rudi & Silva, Ingrid & Martins, Mayra & Azevedo, Joao & Araújo, Janete. (2012). Antibiotics produced by Streptomyces. The Brazilian journal of infectious diseases : an official publication of the Brazilian Society of Infectious Diseases. 16. 466-71. 10.1016/j.bjid.2012.08.014.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,006 |
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 ».