Notice bibliographique
Résumé
Members of the genus Pantoea are Gram-negative bacteria isolated from various environments. Taxonomic affiliation based on multilocus sequence analysis (MLSA) is used routinely for inferring accurate phylogeny and identification of bacterial species. Partial nucleotide sequences of five genes (fusA, gyrB, leuS, rpoB, and pyrG) were extracted from 206 draft or complete genomes of Pantoea strains publicly available in databases and analyzed together with the representative sequences of the 25 validly published Pantoea type strains to verify and assess their phylogenetic assignations. Of a total of 159 strains assigned to species level, 11.3% of the non-type strains were incorrectly assigned within suitable Pantoea species . The highest proportion of misidentified strains was recorded in Pantoea vagans, 8 out of 15 (53.3%) inaccurate assignations at the species level. One probable reason for this incorrect classification could be the method previously used for strain identification. Forty-seven (22.8%) genome sequences were from strains identified at the genus level only(Pantoea sp.). A combination of MLSA, average nucleotide identities (ANI and MuMmer-based ANI [ANIm]), tetranucleotide usage pattern (TETRA) and genome-based DNA-DNA hybridization (gDDH) data was used to accurately assign 23 of the 47 strains to validly published Pantoea species, while 19 strains could be assigned as putative novel species within the genus Pantoea. Positive and significant correlation coefficients were computed between MLSA and all the indices derived from whole-genome sequences being proposed for species delimitation. gDDH exhibited the best correlation with MLSA while TETRA was the worst. Accurate species-level identification is key to a better understanding of bacterial diversity and evolution. The MLSA scheme used here could be instrumental to determine the correct taxonomic status of new whole-genome sequenced Pantoea strains, especially non-type strains, before depositing into public databases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».