A New High Throughput Sequencing Assay for Characterizing the Diversity of Natural Vibrio Communities and Its Application to a Pacific Oyster Mortality Event
Notice bibliographique
Résumé
The Vibrio genus is notable for including several pathogens of marine animals and humans, yet characterisation of Vibrio diversity using routine 16S rRNA sequencing methods is often constrained by poor resolution beyond the genus level. Here, a new high throughput sequencing approach targeting the heat shock protein (hsp60) as a phylogenetic marker was developed to more precisely discriminate members of the Vibrio genus in environmental samples. The utility of this new assay was tested using mock communities constructed from known dilutions of Vibrio isolates. Relative to standard and Vibrio-specific 16S rRNA sequencing assays, the hsp60 assay delivered high levels of fidelity with the mock community composition at the species level, including discrimination of species within the Vibrio harveyi clade. This assay was subsequently applied to characterise Vibrio community composition in seawater and delivered substantially improved taxonomic resolution of Vibrio species compared to 16S rRNA analysis. Finally, this assay was applied to examine patterns in the Vibrio community within oysters during a Pacific oyster mortality event. In these oysters, the hsp60 assay identified species-level Vibrio community shifts prior to disease onset, pinpointing V. harveyi as a putative pathogen. Given that shifts in the Vibrio community can precede, cause and follow disease onset in numerous marine organisms, there is a need for an accurate high throughput assay for defining Vibrio community composition in natural samples. This Vibrio-centric hsp60 sequencing assay offers the potential for precise high throughput characterisation of Vibrio diversity, providing an enhanced platform for dissecting Vibrio dynamics in the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».