Genetic and phenotypic traits of streptomycetes used to characterize antibiotic activities of field-collected microbes
Notice bibliographique
Résumé
Although antibiotic production may contribute significantly to microbial fitness, there is limited information on the ecology of antibiotic-producing microbial populations in soil. Indeed, quantitative information on the variation in frequency and intensity of specific antibiotic inhibitory and resistance abilities within soil microbial communities is lacking. Among the streptomycetes, antibiotic production is highly variable and resistance to antibiotics is highly specific to individual microbial strains. The objective of this work was to genetically and phenotypically characterize a reference collection of streptomycetes for use in distinguishing inhibition and resistance phenotypes of field-collected microbes. Specifically, we examined inhibition and resistance abilities of all isolates in all possible pairwise combinations, genetic relatedness using BOX-PCR and 16S rDNA sequence analyses, nutrient utilization profiles, and antibiotic induction among all possible three-way combinations of isolates. Each streptomycete isolate possessed a unique set of phenotypic and genetic characteristics. However, there was little correspondence between phenotypic and genetic traits. This collection of reference isolates provides the potential for distinguishing 1024 inhibition and resistance phenotypes in field-collected microbes. Relationships between the genetic and phenotypic characteristics examined may provide preliminary insight into the distinct strategies that microbes use in optimizing their fitness in natural environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».