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Enregistrement W4399179273 · doi:10.1038/s41597-024-03410-0

Global Spore Sampling Project: A global, standardized dataset of airborne fungal DNA

2024· article· en· W4399179273 sur OpenAlexafffund
Otso Ovaskainen, Nerea Abrego, Brendan Furneaux, Bess Hardwick, Panu Somervuo, Isabella Palorinne, Nigel R. Andrew, Ulyana Babiy, Tan Bao, Gisela Bazzano, Svetlana Bondarchuk, Timothy C. Bonebrake, Georgina Brennan, Syndonia Bret-Harte, Claus Bässler, Luciano Cagnolo, Erin K. Cameron, Elodie Chapurlat, Simon Creer, Luigi Paolo D’Acqui, Natasha de Vere, Marie‐Laure Desprez‐Loustau, Michel A. K. Dongmo, Ida Bomholt Dyrholm Jacobsen, Brian L. Fisher, Miguel Flores de Jesus, Gregory S. Gilbert, Gareth Griffith, Anna Gritsuk, Andrin Gross, Håkan Grudd, Panu Halme, Rachid Hanna, Jannik Hansen, Lars Holst Hansen, Apollon Hegbe, Sarah Hill, Ian D. Hogg, Jenni Hultman, Kevin D. Hyde, Nicole A. Hynson, Natalya Ivanova, Petteri Karisto, Deirdre Kerdraon, Anastasia Knorre, Irmgard Krisai‐Greilhüber, Juri Kurhinen, Maria Kuzmina, Nicolas Lecomte, Erin Lecomte, Viviana Loaiza, E Lundin, Alexander Meire, Armin Mešić, Otto Miettinen, Norman Monkhause, Peter E. Mortimer, Jörg Müller, R. Henrik Nilsson, Puani Yannick Nonti, Jenni Nordén, Björn Nordén, Claudia Paz, Petri Pellikka, Danilo Pereira, Geoff Petch, Juha‐Matti Pitkänen, Flavius Popa, Caitlin Potter, Jenna Purhonen, Sanna Pätsi, Abdullah Rafiq, Dimby Raharinjanahary, Niklas Rakos, Achala R. Rathnayaka, Katrine Raundrup, Yu. A. Rebriev, Jouko Rikkinen, Hanna M.K. Rogers, Andrey Rogovsky, Yuri Rozhkov, Kadri Runnel, Annika Saarto, Anton Savchenko, Markus Schlegel, Niels Martin Schmidt, Sebastian Seibold, Carsten Ambelas Skjøth, Elisa Stengel, Svetlana Sutyrina, Ilkka Syvänperä, Leho Tedersoo, Jebidiah Timm, Laura Tipton, Hirokazu Toju, Maria Uscka-Perzanowska, Michelle van der Bank, F.H. van der Bank, Bryan Vandenbrink, Stefano Ventura, Sölvi Rúnar Vignisson, Xiaoyang Wang, Wolfgang W. Weisser, Subodini N. Wijesinghe, S. Joseph Wright‬, Chunyan Yang, Nourou S. Yorou, Amanda Young, Douglas W. Yu, Evgeny V. Zakharov, Paul D. N. Hebert, Tomas Roslin

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensCenter for Northern StudiesUniversité de MonctonUniversity of GuelphSaint Mary's UniversityMacEwan University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatureNatural Environment Research CouncilMushroom Research FoundationVetenskapsrådetEesti TeadusagentuurSvenska Forskningsrådet FormasNovo Nordisk FondenNorges ForskningsrådAcademy of FinlandNational Natural Science Foundation of ChinaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloEuropean CommissionSight Research UKHrvatska Zaklada za ZnanostNovo NordiskPolar Knowledge CanadaJane ja Aatos Erkon SäätiöNational Science Foundation
Mots-clésSampling (signal processing)SporeBiologyEnvironmental scienceGeographyBotanyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Novel methods for sampling and characterizing biodiversity hold great promise for re-evaluating patterns of life across the planet. The sampling of airborne spores with a cyclone sampler, and the sequencing of their DNA, have been suggested as an efficient and well-calibrated tool for surveying fungal diversity across various environments. Here we present data originating from the Global Spore Sampling Project, comprising 2,768 samples collected during two years at 47 outdoor locations across the world. Each sample represents fungal DNA extracted from 24 m 3 of air. We applied a conservative bioinformatics pipeline that filtered out sequences that did not show strong evidence of representing a fungal species. The pipeline yielded 27,954 species-level operational taxonomic units (OTUs). Each OTU is accompanied by a probabilistic taxonomic classification, validated through comparison with expert evaluations. To examine the potential of the data for ecological analyses, we partitioned the variation in species distributions into spatial and seasonal components, showing a strong effect of the annual mean temperature on community composition.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,282 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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