Gene Decay in Shigella as an Incipient Stage of Host-Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many facultative bacterial pathogens have undergone extensive gene decay processes, possibly due to lack of selection pressure during evolutionary conversion from free-living to intracellular lifestyle. Shigella, the causative agents of human shigellosis, have arisen from different E. coli-like ancestors independently by convergent paths. As these bacteria all have lost large numbers of genes by mutation or deletion, they can be used as ideal models for systematically studying the process of gene function loss in different bacteria living under similar selection pressures. METHODOLOGIES/PRINCIPAL FINDINGS: We compared the sequenced Shigella genomes and re-defined decayed genes (pseudogenes plus deleted genes) in these bacteria. Altogether, 85 genes are commonly decayed in the five analyzed Shigella strains and 1456 genes are decayed in at least one Shigella strain. Genes coding for carbon utilization, cell motility, transporter or membrane proteins are prone to be inactivated. Decayed genes tend to concentrate in certain operons rather than distribute averagely across the whole genome. Genes in the decayed operon accumulated more non-synonymous mutations than the rest genes and meanwhile have lower expression levels. CONCLUSIONS: Different Shigella lineages underwent convergent gene decay processes, and inactivation of one gene would lead to a lesser selection pressure for the other genes in the same operon. The pool of superfluous genes for Shigella may contain at least two thousand genes and the gene decay processes may still continue in Shigella until a minimum genome harboring only essential genes is reached.
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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 ».