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Enregistrement W2305811183 · doi:10.1002/mbo3.348

<scp>CRISPR</scp>1 analysis of naturalized surface water and fecal <i>Escherichia coli</i> suggests common origin

2016· article· en· W2305811183 sur OpenAlexafffund
Lisa Tymensen

Notice bibliographique

RevueMicrobiologyOpen · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and Forestry
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésCRISPRBiologyAlleleGeneticsEscherichia coliGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPRs) are part of an acquired bacterial immune system that functions as a barrier to exogenous genetic elements. Since naturalized Escherichia coli are likely to encounter different genetic elements in aquatic environments compared to enteric strains, we hypothesized that such differences would be reflected within the hypervariable CRISPR alleles of these two populations. Comparison of CRISPR1 alleles from naturalized and fecal phylogroup B1 E. coli strains revealed that the alleles could be categorized into four major distinct groups (designated G6-G9), and all four allele groups were found among naturalized strains and fecal strains. The distribution of CRIPSR G6 and G8 alleles was similar among strains of both ecotypes, while naturalized strains tended to have CRISPR G7 alleles rather than G9 alleles. Since CRISPR G7 alleles were not specific to naturalized strains, they, however, would not be useful as a marker for identifying naturalized strains. Notably, CRISPR alleles from naturalized and fecal strains also had similar spacer repertoires. This indicates a shared history of encounter with mobile genetic elements and suggests that the two populations were derived from common ancestors.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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