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Enregistrement W2959995534 · doi:10.71781/27334

Novel bioinformatics programs for taxonomical classification and functional analysis of the whole genome sequencing data of arbuscular mycorrhizal fungi

2018· dissertation· en· W2959995534 sur OpenAlexfundno aff
Jee Eun Kang

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMcGill University
Mots-clésArbuscular mycorrhizal fungiBiologyDNA sequencingGenomeComputational biologyArbuscular mycorrhizalBioinformaticsGeneticsGeneSymbiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé [TITRE] Classification taxonomique et analyse fonctionnelle spécifique àla position des séquences génomique des champignons mycorhiziens arbusculaires et les microorganismes qui leurs sont associés [PROBLÉMATIQUE ET CADRE CONCEPTUEL] Les champignons mycorhiziens arbusculaires (CMA) sont des symbiotes obligatoires des racines de la majoritédes plantes vasculaires. Les CMA appartiennent au phylum Glomeromycota et ils sont considérés comme une lignée fongique primitive qui a conservé la structure coenocytique des hyphes et la production des spores asexuées multinucléées. De nombeuses études ont démontréque plusieurs microorganismes sont associés avec les mycélia des CMA soit àla surface des hyphes et des spores mais aussi àl'intérieurs de celles-ci. Le séquençage des génomes des CMA cultivés in-vivo représente un défi considérable car il s’agit d’un métagénome constituédu génome du CMA lui-même et les génomes des microbes qui lui sont associés. Par conséquence, l’identification de l'origine taxonomique de chaque séquence représente une tâche extrêmement ardue. Dans mon projet, j’ai développédeux nouveaux programmes bioinformatiques qui permettent de classer les séquences selon groupe taxonomique et d’identifier les fonctions de celles-ci. J’ai crééune base de données avec 444 génomes d'espèces appartenant à54 genres. Le choix de ces espèces des bactéries et des champignons a étébasésur leur abondance dans les sols). [MÉTHODOLOGIE] Le programme bioinformatique utilise le tableau des références des microorganismes et des méthodes statistiques pour la classification taxonomique des séquences. Par la suite, des tableaux des codons synonymes étaient créés àpartir des structures secondaires (SS) des bases de données de protéines (PDB) pour les séquences codantes (SC) et des motifs de composition pour les séquences non-codantes (SNC). Chaque tableau est composéde 3 niveaux - les caractéristiques d'acides aminés; l'utilisation des acides aminés synonymes correspondants, et l'utilisation des codons synonymes correspondants. En comparant les méthodes existantes qui utilisent les taux de substitution moyenne globale quelle que soit les spécificités des acides aminés dans diverses structures, mon programme fournit une classification àhaute résolution pour des séquences courtes (150-300 pb) parce que les biais dans l'utilisation des codons synonymes àpartir d'environ 8000 trimères d'acides aminés spécifiques des sous-unités de structure secondaire, ont étéextraits avec des substitutions d'acides aminés pris en considération dans chaque trimère spécifique. Pour l'analyse fonctionnelle, le programme crée dynamiquement des données comparatives de 54 genres microbiens basés sur leurs biais dans l'utilisation des codons synonymes d'appariement de trois codons d’ADN (9-mères) identifiés dans une séquence de requête. Le programme applique une analyse en composantes principales basée sur la matrice de corrélation en association avec le partitionnement en k-moyennes aux données comparatives. [RETOMBÉES] Les taux de prédiction correcte de la CDS et les non-CDS étaient de 50 à71% pour les bactéries, et 65 à73% pour les champignons, respectivement. Pour les CMA, 49% des CDS et 72% des non-CDS ont étécorrectement classés. Ce programme nous permet d'estimer les abondances approximatives des communautés microbiennes associées au CMA. Les résultats de l'analyse fonctionnelle peuvent fournir des informations sur des sites d'interaction moléculaire importants impliqués dans la diversification des séquences et l’évolution des gènes. Les programmes sont disponibles gratuitement sur www.fungalsesame.org. Mots-clés: sesame, sesame PS function, les caractéristiques d'acides aminés, trois codons ADN 9-mères, structure secondaire, classification taxonomique, analyse fonctionnelle spécifique àla position; Code génétique; Étude Comparative; Génome Mitochondrial

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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