Unexpected diversity in the mobilome of a <i>Pseudomonas aeruginosa</i> strain isolated from a dental unit waterline revealed by SMRT Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The Gram-negative bacterium Pseudomonas aeruginosa is found in several habitats, both natural and human-made, and is particularly known for its recurrent presence as a pathogen in the lungs of patients suffering from cystic fibrosis, a genetic disease. Given its clinical importance, several major studies have investigated the genomic adaptation of P. aeruginosa in lungs and its transition as acute infections become chronic. However, our knowledge about the diversity and adaptation of the P. aeruginosa genome to non-clinical environments is still fragmentary, in part due to the lack of accurate reference genomes of strains from the numerous environments colonized by the bacterium. Here, we used PacBio long-read technology to sequence the genome of PPF-1, a strain of P. aeruginosa isolated from a dental unit waterline. Generating this closed genome was an opportunity to investigate genomic features that are difficult to accurately study in a draft genome (contigs state). It was possible to shed light on putative genomic islands, some shared with other reference genomes, new prophages, and the complete content of insertion sequences. In addition, four different group II introns were also found, including two characterized here and not listed in the specialized group II intron database.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».