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Enregistrement W6977114444 · doi:10.6084/m9.figshare.27289251.v1

Additional file 2 of Seasonal stability of the rumen microbiome contributes to the adaptation patterns to extreme environmental conditions in grazing yak and cattle

2024· article· en· W6977114444 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Arborization and Environmental Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYAKRumenVenn diagramMicrobiomeHost (biology)CeratopogonidaeCommunity structurePhylum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 2: Fig. S1. The dynamic changes of Bray-Curtis distance between yak (n=6) and cattle (n=6) at different seasons. (A) Bacterial community similarity among different seasons between yak and cattle. (B) Archaeal community similarity among different seasons between yak and cattle. Statistical analysis was determined using the non-parametric Kruskal-Wallis test in combination with Dunn’s post-doc test for multiple comparisons, and P values were corrected by Benjamin-Hochberg algorithm (* 0.05 < P < 0.01, ** 0.01 < P < 0.001, *** P < 0.001). Fig. S2. Non-metric multidimensional scaling (NMDS) analysis plot based on Bray–Curtis metrics showed fungal (A) and protozoal (B) community (at species level) of grazing yak and cattle at different seasons. (C) Fungal community similarity between cattle and yak. (D) Protozoal community similarity between cattle and yak. Fig. S3. Significantly different (P < 0.05) bacterial phyla between cattle and yak across seasons. Significantly different was assessed by non-parametric Kruskal-Wallis test in combination with Dunn’s post-doc test for multiple comparisons. Fig. S4. CAZyme profiles of yak and cattle. (A) Venn diagrams displaying overlap and unique CAZymes between yak and cattle. (B) Seasonal shift of CAZyme profiles in yak and cattle. Venn diagrams were generated using Venny 2.1 (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/). Fig. S5. Profiles of rumen microbiota origin of observed ARGs and CAZymes. (A) Venn diagrams showing overlap and unique rumen bacteria host both ARGs and CAZymes between yak and cattle. (B) Seasonal profile of rumen bacteria host both ARGs and CAZymes between yak and cattle. Venn diagrams were created by Venny 2.1 (https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/), the taxonomic information of sequences (host both ARGs and CAZymes) were obtained by aligning the corresponding contigs to rumen metagenome-assembled genomes (MAGs) [5] using Kraken2 [113]. Fig. S6. Comparison of bacterial (A) and archaeal (B) alpha diversity indices between the current study (cattle and yak) and other studies. (* 0.05 < P < 0.01, ** 0.01 < P < 0.001, *** P < 0.001). Studies 1-4 indicates that the published studies. Fig. S7. Rumen bacterial species significantly differed in relative abundances between the current study (cattle and yak) and other studies. Studies 1-4 indicates that the published studies. Fig. S8. Rumen microbial functions (KEGG pathways: A; CAZyme families: B) that significantly differed in relative abundances between the current study (cattle and yak) and other studies. Studies 1-4 indicates that the published studies.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,829

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8950,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,175 · 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