Functional Potential of Bacterial Communities using Gene Context Information
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of the functional potential of a bacterial genome can be determined by accurate annotation of its metabolic pathways. Existing homology based methods for pathway annotation fail to account for homologous genes that participate in multiple pathways, causing overestimation of gene copy number. Mere presence of constituent genes of a candidate pathway which are dispersed on a genome often results in incorrect annotation, thereby leading to erroneous gene abundance and pathway estimation. Clusters of evolutionarily conserved coregulated genes are characteristic features in bacterial genomes and their spatial arrangement in the genome is constrained by the pathway encoded by them. Thus, in order to improve the accuracy of pathway prediction, it is important to augment homology based annotation with gene organization information. In this communication, we present a methodology considering prioritization of gene context for improved pathway annotation. Extensive literature mining was performed to confirm conserved juxtaposed arrangement of gene components of various pathways. Our method was utilized to identify and analyse the functional potential of all available completely sequenced bacterial genomes. The accuracy of the predicted gene clusters and their importance in metabolic pathways will be demonstrated using a few case studies. One of such case study corresponds to butyrate production pathways in gut bacteria where it was observed that gut pathogens and commensals possess a distinct set of pathway components. In another example, we will demonstrate how our methodology improves the prediction accuracy of carbohydrate metabolic potential in human microbial communities. Applicability of our method for estimation of functional potential in bacterial communities present in diverse environments will also be illustrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».