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Enregistrement W2049244952 · doi:10.1371/journal.pone.0021733

Molecular Identification of Bacteria by Total Sequence Screening: Determining the Cause of Death in Ancient Human Subjects

2011· article· en· W2049244952 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Thèves, Alice Senescau, Stefano Vanin, Christine Keyser, François‐Xavier Ricaut, Anatoly N. Alekseev, H. Dabernat, Bertrand Ludes, Richard Fabre, Éric Crubézy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Polaire Français Paul Emile VictorCentre National de la Recherche ScientifiqueMinistère des Affaires EtrangèresPolar Knowledge Canada
Mots-clésrpoBAncient DNABiology16S ribosomal RNAPolymerase chain reactionDNA sequencingStreptococcus pneumoniaeRibosomal DNAHuman pathogenGeneticsGeneMicrobiologyBacteriaPhylogeneticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research of ancient pathogens in ancient human skeletons has been mainly carried out on the basis of one essential historical or archaeological observation, permitting specific pathogens to be targeted. Detection of ancient human pathogens without such evidence is more difficult, since the quantity and quality of ancient DNA, as well as the environmental bacteria potentially present in the sample, limit the analyses possible. Using human lung tissue and/or teeth samples from burials in eastern Siberia, dating from the end of 17(th) to the 19(th) century, we propose a methodology that includes the: 1) amplification of all 16S rDNA gene sequences present in each sample; 2) identification of all bacterial DNA sequences with a degree of identity ≥ 95%, according to quality criteria; 3) identification and confirmation of bacterial pathogens by the amplification of the rpoB gene; and 4) establishment of authenticity criteria for ancient DNA. This study demonstrates that from teeth samples originating from ancient human subjects, we can realise: 1) the correct identification of bacterial molecular sequence signatures by quality criteria; 2) the separation of environmental and pathogenic bacterial 16S rDNA sequences; 3) the distribution of bacterial species for each subject and for each burial; and 4) the characterisation of bacteria specific to the permafrost. Moreover, we identified three pathogens in different teeth samples by 16S rDNA sequence amplification: Bordetella sp., Streptococcus pneumoniae and Shigella dysenteriae. We tested for the presence of these pathogens by amplifying the rpoB gene. For the first time, we confirmed sequences from Bordetella pertussis in the lungs of an ancient male Siberian subject, whose grave dated from the end of the 17(th) century to the early 18(th) century.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,364

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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