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Enregistrement W2810335964 · doi:10.1038/s41598-018-28473-z

Genome Sequencing and analyses of Two Marine Fungi from the North Sea Unraveled a Plethora of Novel Biosynthetic Gene Clusters

2018· article· en· W2810335964 sur OpenAlexaff
Abhishek Kumar, Jens Laurids Sørensen, Frederik Teilfeldt Hansen, Mikko Arvas, Muhammad Fahad Syed, Lara Hassan, J. Philipp Benz, Éric Record, Bernard Henrissat, Stefanie Pöggeler, Frank Kempken

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésGenomeBiologyGeneComputational biologyGeneticsDNA sequencing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine Fungi are potent secondary metabolite producers. However, limited genetic information are available their biosynthetic gene clusters (BGCs) and their biotechnological applications. To overcome this lack of information, herein, we used next-generation sequencing methods for genome sequencing of two marine fungi, isolated from the German Wadden Sea, namely Calcarisporium sp. KF525 and Pestalotiopsis sp. KF079. The assembled genome size of the marine isolate Calcarisporium sp. KF525 is about 36.8 Mb with 60 BGCs, while Pestalotiopsis sp. KF079 has a genome size of 47.5 Mb harboring 67 BGCs. Of all BGCs, 98% and 97% are novel clusters of Calcarisporium sp. and Pestalotiopsis sp., respectively. Only few of the BGCs were found to be expressed under laboratory conditions by RNA-seq analysis. The vast majority of all BGCs were found to be novel and unique for these two marine fungi. Along with a description of the identified gene clusters, we furthermore present important genomic features and life-style properties of these two fungi. The two novel fungal genomes provide a plethora of new BGCs, which may have biotechnological applications in the future, for example as novel drugs. The genomic characterizations will provide assistance in future genetics and genomic analyses of marine fungi.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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