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Enregistrement W3030304545 · doi:10.1186/s12864-020-6765-z

Comparative genomic analysis of 142 bacteriophages infecting Salmonella enterica subsp. enterica

2020· article· en· W3030304545 sur OpenAlexafffund
Ruimin Gao, Sohail Naushad, Sylvain Moineau, Roger C. Lévesque, Lawrence Goodridge, Dele Ogunremi

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité LavalMcGill UniversityCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanadian Food Inspection AgencyUniversity of OttawaGenome CanadaJames Madison University
Mots-clésProphageGenomeBiologySalmonella entericaComparative genomicsGeneticsBacterial genome sizeGenomicsSalmonellaGC-contentORFSGenome sizeComputational biologyGeneBacteriophageOpen reading frameEscherichia coliBacteriaPeptide sequence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bacteriophages are bacterial parasites and are considered the most abundant and diverse biological entities on the planet. Previously we identified 154 prophages from 151 serovars of Salmonella enterica subsp. enterica. A detailed analysis of Salmonella prophage genomics is required given the influence of phages on their bacterial hosts and should provide a broader understanding of Salmonella biology and virulence and contribute to the practical applications of phages as vectors and antibacterial agents. RESULTS: Here we provide a comparative analysis of the full genome sequences of 142 prophages of Salmonella enterica subsp. enterica which is the full complement of the prophages that could be retrieved from public databases. We discovered extensive variation in genome sizes (ranging from 6.4 to 358.7 kb) and guanine plus cytosine (GC) content (ranging from 35.5 to 65.4%) and observed a linear correlation between the genome size and the number of open reading frames (ORFs). We used three approaches to compare the phage genomes. The NUCmer/MUMmer genome alignment tool was used to evaluate linkages and correlations based on nucleotide identity between genomes. Multiple sequence alignment was performed to calculate genome average nucleotide identity using the Kalgin program. Finally, genome synteny was explored using dot plot analysis. We found that 90 phage genome sequences grouped into 17 distinct clusters while the remaining 52 genomes showed no close relationships with the other phage genomes and are identified as singletons. We generated genome maps using nucleotide and amino acid sequences which allowed protein-coding genes to be sorted into phamilies (phams) using the Phamerator software. Out of 5796 total assigned phamilies, one phamily was observed to be dominant and was found in 49 prophages, or 34.5% of the 142 phages in our collection. A majority of the phamilies, 4330 out of 5796 (74.7%), occurred in just one prophage underscoring the high degree of diversity among Salmonella bacteriophages. CONCLUSIONS: Based on nucleotide and amino acid sequences, a high diversity was found among Salmonella bacteriophages which validate the use of prophage sequence analysis as a highly discriminatory subtyping tool for Salmonella. Thorough understanding of the conservation and variation of prophage genomic characteristics will facilitate their rational design and use as tools for bacterial strain construction, vector development and as anti-bacterial agents.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,261
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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