Standard methods and good practices in <i>Apis</i> honey bee omics research
Notice bibliographique
Résumé
In the past decades, COLOSS members have joined forces multiple times to develop and condense standard methods related to research on honey bees, their pests, pathogens, and colony products. This led to the publication of four open-access BEEBOOK volumes that have been utilized by researchers worldwide. Among the chapters, “Standard methods for molecular research in Apis mellifera,” written by Evans and collaborators in 2013, has been a cornerstone for the standardization of honey bee molecular studies. However, since sequencing technologies and analyzing algorithms have made tremendous progress, many described methods require updating. In parallel, other Apis species’ genomes have now been sequenced, thus opening new research avenues in a comparative framework. In this chapter, we add to the methods previously covered by Evans et al. in 2013 and provide updated methodology where necessary, including worked examples and bioinformatic analysis pipelines. We also cover topics which were not previously covered in depth, such as sequencing ancient samples, population genomics, proteomics, and sampling honey bee colony products for microbiome studies, among others. Our hope is for this to become a lasting resource for honey bee scientists as the field continues to advance.
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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 | 0,079 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,031 |
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 ».