Identification and classification of the genus Bacteroides by multilocus sequence analysis
Notice bibliographique
Résumé
Multilocus sequence analysis (MLSA) was performed on representative species of the genus Bacteroides. Internal fragments of the genes selected, dnaJ, gyrB, hsp60, recA, rpoB and 16S rRNA, were amplified by direct PCR and then sequenced from 38 Bacteroides strains representing 35 species. Neighbour-joining (NJ), maximum-likelihood (ML) and maximum-parsimony (MP) phylogenies of the individual genes were compared. The data confirm that the potential for discrimination of Bacteroides species is greater using MLSA of housekeeping genes than 16S rRNA genes. Among the housekeeping genes analysed, gyrB was the most informative, followed by dnaJ. Analyses of concatenated sequences (4816 bp) of all six genes revealed robust phylogenetic relationships among different Bacteroides species when compared with the single-gene trees. The NJ, ML and MP trees were very similar, and almost fully resolved relationships of Bacteroides species were obtained, to our knowledge for the first time. In addition, analysis of a concatenation (2457 bp) of the dnaJ, gyrB and hsp60 genes produced essentially the same result. Ten distinct clades were recognized using the SplitsTree4 program. For the genus Bacteroides, we can define species as a group of strains that share at least 97.5% gene sequence similarity based on the fragments of five protein-coding housekeeping genes and the 16S rRNA gene. This study demonstrates that MLSA of housekeeping genes is a valuable alternative technique for the identification and classification of species of the genus Bacteroides.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».