Comparative genome-scale analysis of niche-based stress-responsive genes in<i>Lactobacillus helveticus</i>strains
Notice bibliographique
Résumé
Next generation sequencing technologies with advanced bioinformatic tools present a unique opportunity to compare genomes from diverse niches. The identification of niche-specific stress-responsive genes can help in characterizing robust strains for multiple applications. In this study, we attempted to compare the stress-responsive genes of a potential probiotic strain, Lactobacillus helveticus MTCC 5463, and a cheese starter strain, Lactobacillus helveticus DPC 4571, from a gut and dairy niche, respectively. Sequencing of MTCC 5463 was done using 454 GS FLX, and contigs were assembled using GS Assembler software. Genome analysis was done using BLAST hits and the prokaryotic annotation server RAST. The MTCC 5463 genome carried multiple orthologs of genes governing stress responses, whereas the DPC 4571 genome lacked in the number of major stress-response proteins. The absence of the bile salt hydrolase gene in DPC 4571 and its presence in MTCC 5463 clearly indicated niche adaptation. Further, MTCC 5463 carried higher copy numbers of genes contributing towards heat, cold, osmotic, and oxidative stress resistance as compared with DPC 4571. Through comparative genomics, we could thus identify stress-responsive gene sets required to adapt to gut and dairy niches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».