Essais inter-laboratoire pour évaluer le standard ISO 11063 ‘Qualité du sol – méthode pour l’extraction directe des acides nucléiques du sol’
Bibliographic record
Abstract
L’extraction directe des acides nucléiques de microorganismes du sol est une étape cruciale de l’analyse moléculaire des communautés microbiennes du sol. Cependant, l’utilisation de nombreux protocoles d’extraction, chacun présent des biais, rendent difficile la comparaison des jeux de données. Cette déficience est d’autant plus dommageable que les méthodes moléculaires présentent un débit élevé et, en conséquence, génèrent de nombreuses données. Avec de surpasser cette problématique, en 2006 l’INRA a proposé à l’ISO une méthode d’extraction directe de l’ADN du sol. Cette méthode a été évaluée par 13 laboratoires européens indépendants au travers d’un essai interlaboratoire Français et d’un essai international. La reproductibilité de la méthode d’extraction des acides nucléiques du sol a été évaluée en comparant les quantités d’ADN, l’abondance et la structure génétique de communautés microbiennes extraits de 12 sols différents. Basés sur les résultats des essais interlaboratoires, la méthode a été approuvée à l’unanimité par les 21 pays votant à l’ISO. Le standard ISO11063 décrivant cette méthode a été publié par l’ISO. Il est en cours de traduction pour être publié en Français par l’AFNOR. Les résultats des essais interlaboratoires seront présentés et les perspectives offertes par ce nouveau standard en terme d’évaluation post-homologation de produits phytosanitaires discutées.Petric I., Philippot L., Abbate, Abbate C., Bispo A., Chesnot T., Hallin S., Laval K., Lebeau T., Lemanceau P., Leyval C., Lindstrom K., Pandard P., Romero E., Sarr A., Schloter M, Simonet P., Smalla K., Wilke B.M., Martin-Laurent F. 2011. Inter-laboratory evaluation of the ISO standard 11063 "Soil quality - Method to directly extract DNA from soil samples". J. Microbiol. Meth. 84:454-460.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".