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Enregistrement W2739666533 · doi:10.3389/fmicb.2017.01345

Pan-genome Analyses of the Species Salmonella enterica, and Identification of Genomic Markers Predictive for Species, Subspecies, and Serovar

2017· article· en· W2739666533 sur OpenAlexafffund
Chad Laing, Matthew D. Whiteside, Victor P. J. Gannon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésSubspeciesSerotypeSalmonella entericaBiologyGenomeIdentification (biology)GeneticsSalmonellaComputational biologyMicrobiologyGeneBacteriaZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food safety is a global concern, with upwards of 2.2 million deaths due to enteric disease every year. Current whole-genome sequencing platforms allow routine sequencing of enteric pathogens for surveillance, and during outbreaks; however, a remaining challenge is the identification of genomic markers that are predictive of strain groups that pose the most significant health threats to humans, or that can persist in specific environments remains a challenge. We have previously developed the software program Panseq, which identifies the pan-genome among a group of sequences, and the SuperPhy platform, which utilizes this pan-genome information to identify biomarkers that are predictive of groups of bacterial strains. In this study, we examined the pan-genome of 4893 genomes of Salmonella enterica, an enteric pathogen responsible for the loss of more disability adjusted life years than any other enteric pathogen. We identified a pan-genome of 25.3 Mbp, a strict core of 1.5Mbp present in all genomes, and a conserved core of 3.2 Mbp found in at least 96% of these genomes. We also identified 404 genomic regions of 1000bp that were specific to the species S. enterica. These species-specific regions were found to be mostly hypothetical proteins, effectors, and others realted to virulence. For each of the six subspecies, markers unique to each were identified. No serovar had pan-genome regions that were present in all of its representative genomes and absent in all others; however, each serovar did have genomic regions that were universally present among all constituent members, and statistically predictive of the serovar. The phylogeny based on SNPs within the conserved core genome was found to be highly concordant to that produced by a phylogeny using the presence / absence of 1000 bp regions of the entire pan-genome. Future studies could use these predictive regions as components of a vaccine to prevent salmonellosis, as well as in simple and rapid diagnostic tests for both in silico and wet-lab applications, with uses ranging from food safety to public health. Lastly, the tools and methods described in this study could be applied as a pan-genomics framework to other population genomic studies seeking to identify

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations79
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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