Editorial: Exploring the diversity, ecological significance, and systematics of uncultivated prokaryotic taxa
Notice bibliographique
Résumé
these organisms exist, along with their potential predisposition for cultivation using conventional methods, have made the study of these uncultivated prokaryotes a critical frontier in microbiology, unveiling extensive and previously unexplored microbial diversity (Rinke et al., 2013;Huber et al., 2007;Parks et al., 2017;Lloyd et al., 2018). Despite significant challenges, recent advancements in omics technologies have provided invaluable insights into the ecological roles, systematics, and metabolic capacities of these elusive microorganisms (Garza and Dutilh, 2015;Lewis et al. 2021). Traditionally, many prokaryotes have been considered difficult or even impossible to culture using conventional methods, discouraging many microbiologists from studying them and leaving much of the microbial diversity undiscovered. However, innovative approaches leveraging metagenome-assembled genomes (MAGs) and single-cell amplified genomes (SAGs) are now shedding light on their biology, potentially guiding the development of tailored cultivation strategies and challenging the longheld paradigm of 'uncultivability.' These techniques significantly broaden our understanding of microbial diversity, ecological interactions and roles, and evolutionary history (Gutleben et al., 2018;Lewis and Ettema, 2019;Lewis et al., 2021;Xie et al., 2021;Liu et al., 2022;Laugier, 2023). Coupled with innovative culturing techniques such as co-cultivation strategies, microfluidics, and synthetic biology, these developments are establishing culturomics as a valuable complement to omics-based studies. Further pushing the boundaries of microbial discovery is essential for unraveling the functioning of complex microbial communities that have long been unknown or have evaded traditional cultivation methods (Lagier et al., 2012; The seven studies presented in this topic highlight roles of uncultivated
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,029 |
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 ».