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Enregistrement W2067298056 · doi:10.1101/gr.133850.111

A vast collection of microbial genes that are toxic to bacteria

2012· article· en· W2067298056 sur OpenAlexfundno aff
Aya Kimelman, Asaf Levy, Hila Sberro, Shahar Kidron, Azita Leavitt, Gil Amitai, Deborah R. Yoder-Himes, Omri Wurtzel, Yiwen Zhu, Edward M. Rubin, Rotem Sorek

Notice bibliographique

RevueGenome Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesOffice of ScienceNational Institutes of HealthAzrieli FoundationIsrael Science FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésBiologyCloning (programming)GeneGenomeEscherichia coliGeneticsComputational biologyMolecular cloningDNAGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the process of clone-based genome sequencing, initial assemblies frequently contain cloning gaps that can be resolved using cloning-independent methods, but the reason for their occurrence is largely unknown. By analyzing 9,328,693 sequencing clones from 393 microbial genomes, we systematically mapped more than 15,000 genes residing in cloning gaps and experimentally showed that their expression products are toxic to the Escherichia coli host. A subset of these toxic sequences was further evaluated through a series of functional assays exploring the mechanisms of their toxicity. Among these genes, our assays revealed novel toxins and restriction enzymes, and new classes of small, non-coding toxic RNAs that reproducibly inhibit E. coli growth. Further analyses also revealed abundant, short, toxic DNA fragments that were predicted to suppress E. coli growth by interacting with the replication initiator DnaA. Our results show that cloning gaps, once considered the result of technical problems, actually serve as a rich source for the discovery of biotechnologically valuable functions, and suggest new modes of antimicrobial interventions.

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)0,001
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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations81
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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