A new approach for the analysis of bacterial microarray-based Comparative Genomic Hybridization: insights from an empirical study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microarray-based Comparative Genomic Hybridization (M-CGH) has been used to characterize the extensive intraspecies genetic diversity found in bacteria at the whole-genome level. Although conventional microarray analytical procedures have proved adequate in handling M-CGH data, data interpretation using these methods is based on a continuous character model in which gene divergence and gene absence form a spectrum of decreasing gene conservation levels. However, whereas gene divergence may yet be accompanied by retention in gene function, gene absence invariably leads to loss of function. This distinction, if ignored, leads to a loss in the information to be gained from M-CGH data. We present here results from experiments in which two genome-sequenced strains of C. jejuni were compared against each other using M-CGH. Because the gene content of both strains was known a priori, we were able to closely examine the effects of sequence divergence and gene absence on M-CGH data in order to define analytical parameters for M-CGH data interpretation. This would facilitate the examination of the relative effects of sequence divergence or gene absence in comparative genomics analyses of multiple strains of any species for which genome sequence data and a DNA microarray are available. RESULTS: As a first step towards improving the analysis of M-CGH data, we estimated the degree of experimental error in a series of experiments in which identical samples were compared against each other by M-CGH. This variance estimate was used to validate a Log Ratio-based methodology for identification of outliers in M-CGH data. We compared two genome strains by M-CGH to examine the effect of probe/target identity on the Log Ratios of signal intensities using prior knowledge of gene divergence and gene absence to establish Log Ratio thresholds for the identification of absent and conserved genes. CONCLUSION: The results from this empirical study validate the Log Ratio thresholds that have been used in other studies to establish gene divergence/absence. Moreover, the analytical framework presented here enhances the information content derived from M-CGH data by shifting the focus from divergent/absent gene detection to accurate detection of conserved and absent genes. This approach closely aligns the technical limitations of M-CGH analysis with practical limitations on the biological interpretation of comparative genomics data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».