Identification of Genes and Genomic Islands Correlated with High Pathogenicity in Streptococcus suis Using Whole Genome Tilling Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus suis is an important zoonotic pathogen that can cause meningitis and sepsis in both pigs and humans. Infections in humans have been sporadic worldwide but two severe outbreaks occurred in China in recent years, while infections in pigs are a major problem in the swine industry. Some S. suis strains are more pathogenic than others with 2 sequence types (ST), ST1 and ST7, being well recognized as highly pathogenic. We analyzed 31 isolates from 23 serotypes and 25 STs by NimbleGen tiling microarray using the genome of a high pathogenicity (HP) ST1 strain, GZ1, as reference and a new algorithm to detect gene content difference. The number of genes absent in a strain ranged from 49 to 225 with a total of 632 genes absent in at least one strain, while 1346 genes were found to be invariably present in all strains as the core genome of S. suis, accounting for 68% of the GZ1 genome. The majority of genes are located in chromosomal blocks with two or more contiguous genes. Sixty two blocks are absent in two or more strains and defined as regions of difference (RDs), among which 26 are putative genomic islands (GIs). Clustering and statistical analyses revealed that 8 RDs including 6 putative GIs and 21 genes within these RDs are significantly associated with HP. Three RDs encode known virulence related factors including the extracellular factor, the capsular polysaccharide and a SrtF pilus. The strains were divided into 5 groups based on population genetic analysis of multilocus sequence typing data and the distribution of the RDs among the groups revealed gain and loss of RDs in different groups. Our study elucidated the gene content diversity of S. suis and identified genes that potentially promote HP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».