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Enregistrement W2972656459 · doi:10.1101/769745

A systematic pipeline for classifying bacterial operons reveals the evolutionary landscape of biofilm machineries

2019· preprint· en· W2972656459 sur OpenAlexaff
Cedoljub Bundalovic-Torma, Gregory B. Whitfield, Lindsey S. Marmont, P. Lynne Howell, John Parkinson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésOperonHorizontal gene transferBiologyGeneBiofilmGeneticsPhylogenetic treePhylogeneticsComputational biologyGene duplicationGenomeBacteroidetesEvolutionary biologyBacteriaEscherichia coli16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In bacterial functionally related genes comprising metabolic pathways and protein complexes are frequently encoded in operons and are widely conserved across phylogenetically diverse species. The evolution of these operon-encoded processes is affected by diverse mechanisms such gene duplication, loss, rearrangement, and horizontal transfer. These mechanisms can result in functional diversification of gene-families, increasing the potential evolution of novel biological pathways, and serves to adapt pre-existing pathways to the requirements of particular environments. Despite the fundamental importance that these mechanisms play in bacterial environmental adaptation, a systematic approach for studying the evolution of operon organization is lacking. Herein, we present a novel method to study the evolution of operons based on phylogenetic clustering of operon-encoded protein families and genomic-proximity network visualizations of operon architectures. We applied this approach to study the evolution of the synthase dependent exopolysaccharide (EPS) biosynthetic systems: cellulose, acetylated-cellulose, poly-β-1,6- N -acetyl-D-glucosamine (PNAG), Pel, and alginate. These polymers have important roles in biofilm formation, antibiotic tolerance, and as virulence factors in opportunistic pathogens. Our approach reveals the complex evolutionary landscape of EPS machineries, and enabled operons to be classified into evolutionarily distinct lineages. Cellulose operons show phyla-specific operon lineages resulting from gene loss, rearrangement, and the acquisition of accessory loci, and the occurrence of whole-operon duplications arising through horizonal gene transfer. Our evolutionary-based classification also distinguishes between the evolution of PNAG production between Gram-negative and Gram-positive bacteria on the basis of structural and functional evolution of the acetylation modification domains shared by PgaB and IcaB loci, respectively. We also predict several pel -like operon lineages in Gram-positive bacteria, and demonstrate in our companion paper (BIORXIV/2019/768473) that Bacillus cereus produces a Pel-dependent biofilm that is regulated by cyclic-3’,5’-dimeric guanosine monophosphate (c-di-GMP). AUTHOR SUMMARY In bacterial genomes biological processes are frequently encoded as operons of co-transcribed neighbouring genes belonging to diverse protein families. Therefore, studying the evolution of bacterial operons provides valuable insight into understanding the biological roles of genes involved in environmental adaptation. However, no systematic approach has yet been devised to examine both the evolutionary relationships of operon encoded genes and the evolution of operon organization as a whole. To address this challenge, we present a novel method to study operon evolution by integrating phylogenetic tree based clustering and genomic-context networks. We apply this approach to perform the first systematic survey of all known synthase dependent bacterial biofilm machineries, demonstrating the generalizability of our approach for operons of diverse size, protein family composition, and species distribution. Our approach is able to identify distinct biofilm operon clades across phylogenetically diverse bacteria, resulting from gene rearrangement, duplication, loss, fusion, and horizontal gene transfer. We also elucidate different evolutionary trajectories of Gram-negative and Gram-positive biofilm production machineries, and in a companion paper (BIORXIV/2019/768473) present the experimental validation of a novel mode of biofilm production in a subset of Gram-positive bacteria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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