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Enregistrement W6908034919 · doi:10.25573/data.11819745.v3

No. 0 (16s): Raw 16S rRNA fastq data files for Bocas hypoxia study

2020· dataset· en· W6908034919 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt, Technology, and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataUploadDNA sequencingGenBankAccession number (library science)GenomicsReplicateData file

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This repository contains the RAW sequencing data for hypoxia study. Trimmed reads (with primers removed) are deposited at the European Nucleotide Archive, study accession number PRJEB36632 (ERP119845). Raw fastq data files are named using the root format RunQ_XYZ, where Q is the run number (1, or 2), X is the habitat type (Coral, Water, Sediment, Mat), YZ is the site (CC = Coral Cay; CR = Cayo Roldan), and in some cases a replicate number. So...Run01_CCR1_R2_001.fastq...corresponds to the reverse reads (R2) of a Cayo Roldan (CR) coral sample (C), replicate #1, Run 1. Raw fastq files are deposited here by Run.We used the PowerSoil® DNA Isolation Kit (MoBio) following the manufacturer's protocol to extract community DNA from each sample. Extracted DNA was sequenced on an Illumina MiSeq by Integrated Microbiome Resource at the Centre for Comparative Genomics and Evolutionary Bioinformatics (Dalhousie University). We targeted the V4-V5 hypervariable region using 515F (5′-GTGYCAGCMGCCGCGGTA) and 926R (5′-CCGYCAATTYMTTTRAGT). We collected 38 samples encompassing two sites and four habitat typesWe generated sequence data for all 38 samples. In the first run (Run01), all samples were sequenced and, due to lower than average yield, several were re-sequenced (Run02). This repo also contains the metadata files for submitting the trimmed data to the European Nucleotide Archive (ENA). Please do confuse this datasets with the dataset archived on the ENA (accession number PRJEB36632). In order to submit to the ENA, we had to first remove primers from the raw data and then upload the data along with these metadata files. The first publication concerns the water samples only. If you are interested in those samples only they are also available in the WATER_ONLY.zip file.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,114

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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