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Enregistrement W2980418533 · doi:10.1186/s12864-019-6078-2

The recombination-cold region as an epidemiological marker of recombinogenic opportunistic pathogen Mycobacterium avium

2019· article· en· W2980418533 sur OpenAlexfundno aff
Hirokazu Yano, Haruo Suzuki, Fumito Maruyama, Tomotada Iwamoto

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Medical Science, University of TokyoJapan Society for the Promotion of ScienceInstitute of GeneticsUniversity of TokyoJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésBiologyGeneticsLocus (genetics)AlleleLineage (genetic)GeneRecombination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid identification of lineage remains a challenge in the genotyping of clinical isolates of recombinogenic pathogens. The chromosome of Mycobacterium avium subsp. hominissuis (MAH), an agent of Mycobacterium avium complex (MAC) lung disease, is often mosaic and is composed of chromosomal segments originating from different lineages. This makes it difficult to infer the MAH lineage in a simple experimental set-up. To overcome this difficulty, we sought to identify chromosomal marker genes containing lineage-specific alleles by genome data mining. RESULTS: We conducted genetic population structure analysis, phylogenetic analysis, and a survey of historical recombination using data from 125 global MAH isolates. Six MAH lineages (EA1, EA2, SC1, SC2, SC3, and SC4) were identified in the current dataset. One P-450 gene (locus_tag MAH_0788/MAV_0940) in the recombination-cold region was found to have multiple alleles that could discriminate five lineages. By combining the information about allele type from one additional gene, the six MAH lineages as well as other M. avium subspecies were distinguishable. A recombination-cold region of 116 kb contains an insertion hotspot and is flanked by a mammalian cell-entry protein operon where allelic variants have previously been reported to occur. Hence, we speculate that the acquisition of lineage- or strain-specific insertions has introduced homology breaks in the chromosome, thereby reducing the chance of interlineage recombination. CONCLUSIONS: The allele types of the newly identified marker genes can be used to predict major lineages of M. avium. The single nucleotide polymorphism typing approach targeting multiallelic loci in recombination-cold regions will facilitate the epidemiological study of MAC, and may also be useful for equivalent studies of other nontuberculous mycobacteria potentially carrying mosaic genomes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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