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Enregistrement W2303343820 · doi:10.1128/aem.03306-15

Use of Substrate-Induced Gene Expression in Metagenomic Analysis of an Aromatic Hydrocarbon-Contaminated Soil

2015· article· en· W2303343820 sur OpenAlexafffund
Matthew J. Meier, E. Suzanne Paterson, Iain B. Lambert

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMetagenomicsBiologyContigComputational biologyContext (archaeology)GeneGeneticsShotgun sequencingGenomic libraryGene predictionDNA sequencingGenomePeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metagenomics allows the study of genes related to xenobiotic degradation in a culture-independent manner, but many of these studies are limited by the lack of genomic context for metagenomic sequences. This study combined a phenotypic screen known as substrate-induced gene expression (SIGEX) with whole-metagenome shotgun sequencing. SIGEX is a high-throughput promoter-trap method that relies on transcriptional activation of a green fluorescent protein (GFP) reporter gene in response to an inducing compound and subsequent fluorescence-activated cell sorting to isolate individual inducible clones from a metagenomic DNA library. We describe a SIGEX procedure with improved library construction from fragmented metagenomic DNA and improved flow cytometry sorting procedures. We used SIGEX to interrogate an aromatic hydrocarbon (AH)-contaminated soil metagenome. The recovered clones contained sequences with various degrees of similarity to genes (or partial genes) involved in aromatic metabolism, for example, nahG (salicylate oxygenase) family genes and their respective upstream nahR regulators. To obtain a broader context for the recovered fragments, clones were mapped to contigs derived from de novo assembly of shotgun-sequenced metagenomic DNA which, in most cases, contained complete operons involved in aromatic metabolism, providing greater insight into the origin of the metagenomic fragments. A comparable set of contigs was generated using a significantly less computationally intensive procedure in which assembly of shotgun-sequenced metagenomic DNA was directed by the SIGEX-recovered sequences. This methodology may have broad applicability in identifying biologically relevant subsets of metagenomes (including both novel and known sequences) that can be targeted computationally by in silico assembly and prediction tools.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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