Core non-coding RNAs of Piscirickettsia salmonis
Notice bibliographique
Résumé
Piscirickettsia salmonis, a fastidious Gram-negative intracellular facultative bacterium, is the causative agent o Piscirickettsiosis. P. salmonis has broad host range with a nearly worldwide distribution, causing significant mortality. The molecular regulatory mechanisms of P. salmonis pathogenesis are relatively unknown, mainly due to its difficult in vitro culture and genomic differences between genogroups. Bacterial non-coding RNAs (ncRNAs) are important post-transcriptional regulators of bacterial physiology and virulence that are predominantly transcribed from intergenic regions (trans-acting) or antisense strand of open reading frames (cis-acting). The repertoire of ncRNAs present in the genome of P. salmonis and its possible role in bacterial physiology and pathogenesis are unknown. Here, we predicted and analyzed the core ncRNAs of P. salmonis base on structure and correlate this prediction to RNA sequencing data. We identified a total of 69 ncRNA classes related to tRNAs, rRNA, thermoregulators, antitoxins, ribozymes, riboswitches, miRNAs and antisense-RNAs. Among these ncRNAs, 29 classes of ncRNAs are shared between all P. salmonis genomes, constituting the core ncRNAs of P. salmonis. The ncRNA core of P. salmonis could serve to develop diagnostic tools and explore the role of ncRNA in fish pathogenesis.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».