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Enregistrement W3015341281 · doi:10.1101/2020.04.08.030916

Phylogenomic analyses of non-Dikarya fungi supports horizontal gene transfer driving diversification of secondary metabolism in the amphibian gastrointestinal symbiont, <i>Basidiobolus</i>

2020· preprint· en· W3015341281 sur OpenAlexaff
Javier F. Tabima, Ian A. Trautman, Ying Chang, Yan Wang, Stephen J. Mondo, Asaf Salamov, Igor V. Grigoriev, Jason Stajich, Joseph W. Spatafora

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBiologyHorizontal gene transferGeneSiderophoreSecondary metabolismAscomycotaAmphibianPhylogeneticsGenomePhylumMicrobiologyBotanyGeneticsEcologyBiosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into secondary metabolism (SM) production by fungi has resulted in the discovery of diverse, biologically active compounds with significant medicinal applications. However, the fungi rich in SM production are taxonomically restricted to Dikarya, two phyla of Kingdom Fungi, Ascomycota and Basidiomycota. Here, we explore the potential for SM production in Mucoromycota and Zoopagomycota, two phyla of nonflagellated fungi that are not members of Dikarya, by predicting and identifying core genes and gene clusters involved in SM. The majority of non-Dikarya have few genes and gene clusters involved in SM production except for the amphibian gut symbionts in the genus Basidiobolus . Basidiobolus genomes exhibit an enrichment of SM genes involved in siderophore, surfactin-like, and terpene cyclase production, all these with evidence of constitutive gene expression. Gene expression and chemical assays confirm that Basidiobolus has significant siderophore activity. The expansion of SMs in Basidiobolus are partially due to horizontal gene transfer from bacteria, likely as a consequence of its ecology as an amphibian gut endosymbiont.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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