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Enregistrement W2970998983 · doi:10.1128/msystems.00247-19

Molecular Dating of the Emergence of Anaerobic Rumen Fungi and the Impact of Laterally Acquired Genes

2019· article· en· W2970998983 sur OpenAlexfundno aff
Yan Wang, Noha H. Youssef, Matthew Brian Couger, Radwa A. Hanafy, Mostafa S. Elshahed, Jason Stajich

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorCanadian Institute for Advanced ResearchU.S. Department of AgricultureNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésRumenBiologyMetagenomicsMicrobiomeGeneGenomeHerbivoreGenomicsBotanyGeneticsBiochemistryFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic fungi living in the rumen of herbivorous mammals possess an extraordinary ability to degrade plant biomass. We examined the origin and genomic composition of these poorly characterized anaerobic gut fungi using both transcriptome and genomic data. Phylogenomics and molecular dating analyses found remarkable concurrence of the divergence times of the rumen fungi, the forage grasses, and the dietary shift of ancestral mammals from primarily insectivory to herbivory. Comparative genomics identified unique machinery in these fungi to utilize plant polysaccharides. The rumen fungi were also identified with the ability to code for three protein domains with putative functions in plant pectin degradation and microbial defense, which were absent from all other fungal organisms (examined over 1,000 fungal genomes). Two of these domains were likely acquired from rumen gut bacteria and animal hosts separately via horizontal gene transfer. The third one is a plant-like polysaccharide lyase, representing a unique fungal enzyme with potential pectin breakdown abilities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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