Similar yet different: phylogenomic analysis to delineate Salmonella and Citrobacter species boundaries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Salmonella enterica is a leading cause of foodborne illness worldwide resulting in considerable public health and economic costs. Testing for the presence of this pathogen in food is often hampered by the presence of background microflora that may present as Salmonella (false positives). False positive isolates belonging to the genus Citrobacter can be difficult to distinguish from Salmonella due to similarities in their genetics, cell surface antigens, and other phenotypes. In order to understand the genetic basis of these similarities, a comparative genomic approach was used to define the pan-, core, accessory, and unique coding sequences of a representative population of Salmonella and Citrobacter strains. RESULTS: Analysis of the genomic content of 58 S. enterica strains and 37 Citrobacter strains revealed the presence of 31,130 and 1540 coding sequences within the pan- and core genome of this population. Amino acid sequences unique to either Salmonella (n = 1112) or Citrobacter (n = 195) were identified and revealed potential niche-specific adaptations. Phylogenetic network analysis of the protein families encoded by the pan-genome indicated that genetic exchange between Salmonella and Citrobacter may have led to the acquisition of similar traits and also diversification within the genera. CONCLUSIONS: Core genome analysis suggests that the Salmonella enterica and Citrobacter populations investigated here share a common evolutionary history. Comparative analysis of the core and pan-genomes was able to define the genetic features that distinguish Salmonella from Citrobacter and highlight niche specific adaptations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».