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Enregistrement W4412017117 · doi:10.1111/maps.70008

Documenting microbial populations within the University of Alberta Meteorite Curation Facility using <scp>16S rRNA</scp> gene sequencing: Implications for the curation of astromaterials

2025· article· en· W4412017117 sur OpenAlexafffundabout
Libby D. Tunney, A. B. Regberg, C. D. K. Herd, R. E. Davis, Christian L. Castro

Notice bibliographique

RevueMeteoritics and Planetary Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyUniversity of Alberta
Mots-clés16S ribosomal RNAMeteoriteBiologyGeneDNA sequencingComputational biologyMicrobiologyAstrobiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Meteorites are easily contaminated at the Earth's surface by microbial activity. Here, DNA extracts from two meteorite specimens and samples from curation laboratory surfaces are analyzed with amplicon sequencing, to understand microbial communities that contaminate meteorites and that may be resident in curation facilities. In addition, two different DNA extraction kits, the PowerSoil DNA Isolation Kit and the QIAamp UCP Pathogen Mini Kit, are utilized to determine if certain kits are more favorable for low biomass studies of meteorites. We find that, regardless of the type of kit used, the majority of microbial taxa that dominate meteorite and meteorite curation environments include those that are prevalent in soils or in the human microbiome. Our results have implications for advanced curation methods to protect the intrinsic properties of meteorites, such as extraterrestrial organics and minerals, from microbes. Preserving meteorites in pristine states and understanding the complex relationship between meteorites and terrestrial microbes can inform our search for the origin of life or life elsewhere in the universe.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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