MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416947312 · doi:10.1038/s41597-025-06191-2

Reconstruction of 1,979 prokaryotic metagenome-assembled genomes from 37 global cave environments

2025· article· en· W4416947312 sur OpenAlexaff
Huihong Li, Yuping Cao, Xueke Liu, Zunfu Ke, Liang Chen, Bupe A. Siame, Sima Yaron, Ka Yin Leung

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaLi Ka Shing Foundation
Mots-clésCavePhylumGenomeMetagenomicsArchaeaPhylogeneticsExtremophileGeneBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cave microorganisms represent unique extremophiles that have evolved in isolated, nutrient-limited environments and harbor exceptional metabolic capabilities. However, knowledge of cave microbial diversity at genomic level remains limited. Previous studies have focused on individual caves and do not give a global picture. Here, we present the first prokaryotic cave metagenomic catalog from 37 geographical diverse cave environments. We employed an optimized genome reconstruction pipeline to recover 3,837 medium-to-high quality cave metagenome-assembled genomes (MAGs). These MAGs were dereplicated into 1,979 species-level representative clusters that spanned 67 phyla of Bacteria (n = 1,858) and Archaea (n = 121) domains. Classification of representative species showed that 98.7% did not match any existing genome taxonomy classification of named species at ≥ 95% average nucleotide identity (ANI). Most representative genomes harbored putative biosynthetic gene clusters (BGCs) (98.0%) and enzymatic antibiotic resistance genes (ARGs) (95.0%). This comprehensive MAGs catalog provides a foundational resource for exploring cave microbial diversity, secondary metabolism, and the evolutionary origins of antibiotic resistance in subterranean ecosystems.

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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,997

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific DataMême sujetSubterranean biodiversity and taxonomyTravaux en français237 207