Additional file 1 of Automation assisted anaerobic phenotyping for metabolic engineering
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Names and formulae of reaction abbreviations mentioned in Fig. 7 (main text). Metabolites in the reaction formulae are represented by their BiGG ID. Figure S1. Change in sterility with air-gap (data consolidated from main text Fig. 2d). Figure S2. Increase in pipetting error upon increasing pipetting speed by 300% for different volume ranges. Figure S3. Distribution of biomass yields (ratio of final to initial biomass) of wild type E. coli MG1655 grown in Rich Defined Media with different seals. Figure S4. Time-course showing cell density and instantaneous growth rate of different E. coli strains (described in Materials & methods) in RDM with and without a layer of oil in the presence of oxygen and with a layer of mineral oil inside an anaerobic chamber. Figure S5. Time-course showing cell density and instantaneous growth rate of E. coli strains (described in Materials & methods) with different pre-culturing strategies. Figure S6. Variance explained by each principal component for principal component analysis performed on metabolite yields and growth rates of E. coli strains (described in Materials & methods) grown in rich defined media in a bioreactor and microplates supplemented with reducing agents. Figure S7. Principal component analysis performed on the metabolite yields and growth rates of E. coli strains (described in Materials & methods) grown in rich defined media in a bioreactor and microplates supplemented with reducing agents. Figure S8. A comparison E. coli's metabolite yields and growth rates obtained from a bench-top 0.5 L bioreactor and 96-well microplates with different reducing agents for the strains: a. Wild Type MG1655, b. MG1655 Δ(adhE; pta)-D1, c. MG1655 Δ(adhE; pta)-D28, and d. MG1655 Δ(adhE; pta)-D59. Figure S9. Principal component analysis performed on the metabolite yields and growth rates of E. coli strains (described in Materials & methods) grown in rich defined media in a bioreactor and microplates supplemented with different substrate concentrations. Figure S10. A comparison E. coli's metabolite yields and growth rates obtained from a bench-top 0.5 L bioreactor and 96-well microplates with different initial glucose concentrations for the strains: a. Wild Type MG1655, b. MG1655 Δ(adhE; pta)-D1, c. MG1655 Δ(adhE; pta)-D28, and d. MG1655 Δ(adhE; pta)-D59.
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 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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,806 | 0,256 |
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 ».