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Enregistrement W2166123725 · doi:10.1038/nature12352

Insights into the phylogeny and coding potential of microbial dark matter

2013· article· en· W2166123725 sur OpenAlexafffund
Christian Rinke, Patrick Schwientek, Alexander Sczyrba, Natalia Ivanova, Iain Anderson, Jan‐Fang Cheng, Aaron E. Darling, Stephanie Malfatti, Brandon K. Swan, Esther Gies, Jeremy A. Dodsworth, Brian P. Hedlund, Stefan M. Sievert, Wen‐Tso Liu, Jonathan A. Eisen, Steven Hallam, Nikos C. Kyrpides, Ramūnas Stepanauskas, Edward M. Rubin, Philip Hugenholtz, Tanja Woyke

Notice bibliographique

RevueNature · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOffice of International Science and EngineeringBritish Columbia Knowledge Development FundAustralian Research CouncilJoint Genome InstituteTula FoundationCanadian Institute for Advanced ResearchBundesministerium für Bildung und ForschungUniversity of Nevada, Las VegasWoods Hole Oceanographic InstitutionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan FoundationOffice of ScienceNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésTree of life (biology)BiologyMetagenomicsGenomePhylogeneticsGenomicsOrganismEvolutionary biologyArchaeaPhylumComputational biologyComparative genomicsPhylogenomicsEcologyGeneticsGeneClade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome sequencing enhances our understanding of the biological world by providing blueprints for the evolutionary and functional diversity that shapes the biosphere. However, microbial genomes that are currently available are of limited phylogenetic breadth, owing to our historical inability to cultivate most microorganisms in the laboratory. We apply single-cell genomics to target and sequence 201 uncultivated archaeal and bacterial cells from nine diverse habitats belonging to 29 major mostly uncharted branches of the tree of life, so-called ‘microbial dark matter’. With this additional genomic information, we are able to resolve many intra- and inter-phylum-level relationships and to propose two new superphyla. We uncover unexpected metabolic features that extend our understanding of biology and challenge established boundaries between the three domains of life. These include a novel amino acid use for the opal stop codon, an archaeal-type purine synthesis in Bacteria and complete sigma factors in Archaea similar to those in Bacteria. The single-cell genomes also served to phylogenetically anchor up to 20% of metagenomic reads in some habitats, facilitating organism-level interpretation of ecosystem function. This study greatly expands the genomic representation of the tree of life and provides a systematic step towards a better understanding of biological evolution on our planet. Uncultivated archaeal and bacterial cells of major uncharted branches of the tree of life are targeted and sequenced using single-cell genomics; this enables resolution of many intra- and inter-phylum-level relationships, uncovers unexpected metabolic features that challenge established boundaries between the three domains of life, and leads to the proposal of two new superphyla. Currently available genome sequences give us a narrow view of the remarkable diversity of microorganisms because the vast majority of them have never been cultivated in pure culture. Here Tanja Woyke and colleagues use single-cell genomics to target and sequence 201 uncultivated archaeal and bacterial cells from nine diverse habitats. This information reveals numerous intra- and inter-phylum relationships and a number of unexpected metabolic features. On the basis of the new data the authors propose taxonomic revisions to the archaeal and bacterial domains, including a proposal to reorganizing the Archaea into three superphyla.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2 445
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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