Evaluation of ribosomal RNA gene restriction patterns for the classification of Bacillus species and related genera
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify Bacillus species and related genera by fingerprinting based on ribosomal RNA gene restriction patterns; to compare ribosomal RNA gene restriction patterns-based phylogenetic trees with trees based on 16S rRNA gene sequences; to evaluate the usefulness of ribosomal RNA gene restriction patterns as a taxonomic tool for the classification of Bacillus species and related genera. METHODS AND RESULTS: Seventy-eight bacterial species which include 42 Bacillus species, 31 species from five newly created Bacillus-related genera, and five species from five phenotypically related genera were tested. A total of 77 distinct 16S rRNA gene hybridization banding patterns were obtained. The dendrogram resulting from UPGMA analysis showed three distinct main genetic clusters at the 75% banding pattern similarity. A total of 77 distinct 23S and 5S rRNA genes hybridization banding patterns were obtained, and the dendrogram showed four distinct genetic clusters at the 75% banding pattern similarity. A third dendrogram was constructed using a combination of the data from the 16S rRNA gene fingerprinting and the 23S and 5S rRNA genes fingerprinting. It revealed three distinct main phylogenetic clusters at the 75% banding pattern similarity. CONCLUSIONS: The Bacillus species along with the species from related genera were identified successfully and differentiated by ribosomal RNA gene restriction patterns, and most were distributed with no apparent order in various clusters on each of the three dendrograms. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Our data indicate that ribosomal RNA gene restriction patterns can be used to reconstruct the phylogeny of the Bacillus species and derived-genera that approximates, but does not duplicate, phylogenies based on 16S rRNA gene sequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».