Distinguishing Microbial Genome Fragments Based on Their Composition: Evolutionary and Comparative Genomic Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that patterns of nucleotide composition vary within and among genomes, although the reasons why these variations exist are not completely understood. Between-genome compositional variation has been exploited to assign environmental shotgun sequences to their most likely originating genomes, whereas within-genome variation has been used to identify recently acquired genetic material such as pathogenicity islands. Recent sequence assignment techniques have achieved high levels of accuracy on artificial data sets, but the relative difficulty of distinguishing lineages with varying degrees of relatedness, and different types of genomic sequence, has not been examined in depth. We investigated the compositional differences in a set of 774 sequenced microbial genomes, finding rapid divergence among closely related genomes, but also convergence of compositional patterns among genomes with similar habitats. Support vector machines were then used to distinguish all pairs of genomes based on genome fragments 500 nucleotides in length. The nearly 300,000 accuracy scores obtained from these trials were used to construct general models of distinguishability versus taxonomic and compositional indices of genomic divergence. Unusual genome pairs were evident from their large residuals relative to the fitted model, and we identified several factors including genome reduction, putative lateral genetic transfer, and habitat convergence that influence the distinguishability of genomes. The positional, compositional, and functional context of a fragment within a genome has a strong influence on its likelihood of correct classification, but in a way that depends on the taxonomic and ecological similarity of the comparator genome.
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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 | 0,000 | 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 ».