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Enregistrement W4399484257 · doi:10.1186/s12985-024-02404-z

A long-term prospecting study on giant viruses in terrestrial and marine Brazilian biomes

2024· article· en· W4399484257 sur OpenAlexaff
Talita Bastos Machado, Isabella Luiza Martins de Aquino, Bruna Luiza de Azevedo, Mateus Sá Magalhães Serafim, Matheus G. Barcelos, Ana Cláudia S. P. Andrade, Erik Vinícius de Sousa Reis, Leila Sabrina Ullmann, João Pessoa, Adriana Oliveira Costa, Luiz Henrique Rosa, Jônatas Santos Abrahão

Notice bibliographique

RevueVirology Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Minas Gerais
Mots-clésBiologyBiomeProspectingTerm (time)VirologyEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of mimivirus in 2003 prompted the search for novel giant viruses worldwide. Despite increasing interest, the diversity and distribution of giant viruses is barely known. Here, we present data from a 2012-2022 study aimed at prospecting for amoebal viruses in water, soil, mud, and sewage samples across Brazilian biomes, using Acanthamoeba castellanii for isolation. A total of 881 aliquots from 187 samples covering terrestrial and marine Brazilian biomes were processed. Electron microscopy and PCR were used to identify the obtained isolates. Sixty-seven amoebal viruses were isolated, including mimiviruses, marseilleviruses, pandoraviruses, cedratviruses, and yaraviruses. Viruses were isolated from all tested sample types and almost all biomes. In comparison to other similar studies, our work isolated a substantial number of Marseillevirus and cedratvirus representatives. Taken together, our results used a combination of isolation techniques with microscopy, PCR, and sequencing and put highlight on richness of giant virus present in different terrestrial and marine Brazilian biomes.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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