Additional file 2 of Microbial hydrocarbon degradation potential of the Baltic Sea ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Supplementary Table S1 Metagenomics sample information and environmental factors. Metagenomics sequencing data were obtained from the European Nucleotide Archive (ENA) database: accession numbers PRJEB41834 (Broman et al., 2022; Rodríguez-Gijón et al., 2023), PRJEB22997 (Alneberg et al., 2018), and PRJEB34883 (Alneberg et al., 2020). The environmental parameters, i.e., depth (m), salinity (PSU), and temperature (°C), compiled by Rodríguez-Gijón et al. (2023) were used in this study. Table S2 Metagenomics data processing information: Sequence codes, read processing counts (from quality-filtering to contig assembly), prodigal annotations and binning stat values. The Calgary approach to ANnoTating HYDrocarbon degradation genes (CANT-HYD; Khot et al., 2022) counts highlighted in blue. Table S3 Metagenome-assembled genome (MAG) stats and taxonomic classification based on using GTDB-Tk v2.4.0 with R220 (Chaumeil et al., 2022). Table S4 The Calgary approach to ANnoTating HYDrocarbon degrading enzymes database (CANT-HYD) annotations (Khot et al. 2022). Table S5 Count and annotation table of the annotated hydrocarbon degradation genes (HDGs). Reads per kilobase million (RPKM) absolute counts. Table S6. The annual average of total oil spills during the assessment period 2016-2021 (m³) values (Supplementary Table S6) from HELCOM (2023b). Table S7 Average metagenome-assembled genome (MAG) quality stats per environment. Table S8 Total metagenome-assembled genome (MAG) counts per environment and relative abundance based on species-level classification.Table S9 Statistical results of the permutation test for homogeneity of multivariate dispersions and permutation test for adonis under a reduced model of the hydrocarbon degradation genes (HDG) dataset. Table S10 Differential abundance test by Random Forests for the HDGs per environment and per subbasin. Table S11 Statistical results of the permutation test for distance-based redundancy analysis (dbRDA) analyses in R of the ARG composition and environmental factors. Table S12 Spearman rank correlations between environmental variables and the RPKM abundance of the hydrocarbon degradation genes (HDG)
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,795 | 0,127 |
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 ».