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Enregistrement W4402281384 · doi:10.1093/ismeco/ycae107

Denitrification genotypes of endospore-forming <i>Bacillota</i>

2024· article· en· W4402281384 sur OpenAlexafffund
Emma Bell, Jianwei Chen, William Daniel Loty Richardson, Milovan Fustic, Casey R. J. Hubert

Notice bibliographique

RevueISME Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésEndosporeDenitrificationEnvironmental scienceEnvironmental chemistryBiologyMicrobiologyChemistrySporeNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Denitrification is a key metabolic process in the global nitrogen cycle and is performed by taxonomically diverse microorganisms. Despite the widespread importance of this metabolism, challenges remain in identifying denitrifying populations and predicting their metabolic end-products based on their genotype. Here, genome-resolved metagenomics was used to explore the denitrification genotype of Bacillota enriched in nitrate-amended high temperature incubations with confirmed N2O and N2 production. A set of 12 hidden Markov models (HMMs) was created to target the diversity of denitrification genes in members of the phylum Bacillota. Genomic potential for complete denitrification was found in five metagenome-assembled genomes from nitrate-amended enrichments, including two novel members of the Brevibacillaceae family. Genomes of complete denitrifiers encode N2O reductase gene clusters with clade II-type nosZ and often include multiple variants of the nitric oxide reductase gene. The HMM set applied to all genomes of Bacillota from the Genome Taxonomy Database identified 17 genera inferred to contain complete denitrifiers based on their gene content. Among complete denitrifiers it was common for three distinct nitric oxide reductases to be present (qNOR, bNOR, and sNOR) that may reflect the metabolic adaptability of Bacillota in environments with variable redox conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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