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Enregistrement W2067890532 · doi:10.1139/w07-087

<i>Yersinia</i> genome diversity disclosed by <i>Yersinia pestis</i> genome-wide DNA microarray

2007· article· en· W2067890532 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoyi Wang, Yanping Han, Yanjun Li, Zhaobiao Guo, Yajun Song, Yafang Tan, Zongmin Du, Alexander Rakin, Dongsheng Zhou, Ruifu Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésBiologyYersinia pseudotuberculosisYersinia pestisGeneticsGenomeYersiniaYersinia ruckeriGeneYersinia enterocoliticagenomic DNAGenomic islandVirulenceBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genus Yersinia includes 11 species, 3 of which (Y. pestis, Y. pseudotuberculosis, and Y. enterocolitica) are pathogenic for humans. The remaining 8 species (Y. frederiksenii, Y. intermedia, Y. kristensenii, Y. bercovieri, Y. mollaretii, Y. rohdei, Y. ruckeri, and Y. aldovae) are merely opportunistic pathogens found mostly in the environment. In this work, the genomic differences among Yersinia were determined using a Y. pestis-specific DNA microarray. The results revealed 292 chromosomal genes that were shared by all Yersinia species tested, constituting the conserved gene pool of the genus Yersinia. Hierarchical clustering analysis of the microarray data revealed the genetic relationships among all 11 species in this genus. The microarray analysis in conjunction with PCR screening greatly reduced the number of chromosomal genes (32) specific for Y. pestis to 16 genes and uncovered a high level of genomic plasticity within Y. pseudotuberculosis, indicating that its different serotypes have undergone an extensively parallel loss or acquisition of genetic content, which is likely to be important for its adaptation to changes in environmental niches.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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