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Enregistrement W2624718688 · doi:10.1101/150722

Identification of a novel interspecific hybrid yeast from a metagenomic spontaneously inoculated beer sample using Hi-C

2017· preprint· en· W2624718688 sur OpenAlexfundno aff
Caiti Smukowski Heil, Joshua N. Burton, Ivan Liachko, Anne Friedrich, Noah A. Hanson, Cody L. Morris, Joseph Schacherer, Jay Shendure, James H. Thomas, Maitreya J. Dunham

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchU.S. Department of EnergyHoward Hughes Medical InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMetagenomicsBiologyGenomeYeastPopulationComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interspecific hybridization is a common mechanism enabling genetic diversification and adaptation; however, the detection of hybrid species has been quite difficult. The identification of microbial hybrids is made even more complicated, as most environmental microbes are resistant to culturing and must be studied in their native mixed communities. We have previously adapted the chromosome conformation capture method Hi-C to the assembly of genomes from mixed populations. Here, we show the method’s application in assembling genomes directly from an uncultured, mixed population from a spontaneously inoculated beer sample. Our assembly method has enabled us to de-convolute 4 bacterial and 4 yeast genomes from this sample, including a putative yeast hybrid. Downstream isolation and analysis of this hybrid confirmed its genome to consist of Pichia membranifaciens and that of another related, but undescribed yeast. Our work shows that Hi-C-based metagenomic methods can overcome the limitation of traditional sequencing methods in studying complex mixtures of genomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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