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Enregistrement W2921941513 · doi:10.1101/572362

Clades of huge phage from across Earth’s ecosystems

2019· preprint· en· W2921941513 sur OpenAlexaff
Basem Al-Shayeb, Rohan Sachdeva, Lin-Xing Chen, Fred R. Ward, Patrick Munk, Audra E. Devoto, Cindy J. Castelle, Matthew R. Olm, Keith Bouma‐Gregson, Yuki Amano, Christine He, Raphaël Méheust, Brandon Brooks, Alex D. Thomas, Adi Lavy, Paula B. Matheus Carnevali, Christine Sun, Daniela S. Aliaga Goltsman, Mikayla Borton, Tara Colenbrander Nelson, Rose S. Kantor, Alexander L. Jaffe, Ray Keren, Ibrahim Farag, Shufei Lei, Kari Finstad, Ronald Amundson, Karthik Anantharaman, Jinglie Zhou, Alexander J. Probst, Mary E. Power, Susannah G. Tringe, Wen‐Jun Li, Kelly Wrighton, Michael J. Morowitz, David A. Relman, Jennifer A. Doudna, Anne‐Catherine Lehours, Lesley A. Warren, J.H.D. Cate, Joanne M. Santini, Jillian F. Banfield

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryOffice of ScienceNovo Nordisk FondenNovo NordiskBiological and Environmental ResearchInnovative Genomics InstituteNational Institutes of HealthNational Science FoundationMarch of Dimes FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Research FoundationSchool of Medicine, Stanford UniversityAlfred P. Sloan FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésCRISPRBiologyGenomeGeneGeneticsBacterial genome sizeComputational biologyEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phage typically have small genomes and depend on their bacterial hosts for replication. DNA sequenced from many diverse ecosystems revealed hundreds of huge phage genomes, between 200 kbp and 716 kbp in length. Thirty-four genomes were manually curated to completion, including the largest phage genomes yet reported. Expanded genetic repertoires include diverse and new CRISPR-Cas systems, tRNAs, tRNA synthetases, tRNA modification enzymes, translation initiation and elongation factors, and ribosomal proteins. Phage CRISPR-Cas systems have the capacity to silence host transcription factors and translational genes, potentially as part of a larger interaction network that intercepts translation to redirect biosynthesis to phage-encoded functions. In addition, some phage may repurpose bacterial CRISPR-Cas systems to eliminate competing phage. We phylogenetically define major clades of huge phage from human and other animal microbiomes, oceans, lakes, sediments, soils and the built environment. We conclude that their large gene inventories reflect a conserved biological strategy, observed over a broad bacterial host range and across Earth’s ecosystems.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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