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Enregistrement W3113627870 · doi:10.1139/gen-2020-0066

Genome sequence of <i>Aspergillus flavus</i> A7, a marine-derived fungus with antibacterial activity

2020· article· en· W3113627870 sur OpenAlexvenueno aff
Yaru Gao, Xinyang Du, Huanhuan Li, Ying Wang

Notice bibliographique

RevueGenome · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAspergillus flavusGenomeAspergillusWhole genome sequencingGeneGeneticsMicroorganismMicrobiologyComputational biologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the specific properties of the marine environment, marine microorganisms have exclusive physicochemical characteristics that are different from those of terrestrial microorganisms, which can produce various secondary metabolites (SMs) with considerable structural diversity and biological activity. In this study, three strains of coepiphytic Aspergillus with potential antibacterial activities, A7 (Aspergillus flavus), B27 (Aspergillus flavipes), and R12 (Aspergillus sydowii), were isolated from the South China Sea. Via the Illumina MiSeq sequencing platform, the genomes of the three strains were sequenced, and genome comparison showed the highest diversity of the biosynthetic gene clusters (BGCs) in A7. In addition, a comparison of physiological and genomic characteristics between A7 and other A. flavus strains demonstrated the superior environmental adaptability of A7, which is apparently consistent with the genetic richness of BGCs. By assigning reads to known BGCs, putative BGCs were allocated in A7 that corresponded to various SMs, including naphthopyrone, pyranonigrin E, and cyclopiazonic acids. Based on gene homology analysis, we surmise that a region is involved in the biosynthesis of ustiloxin-like RiPPs, a less thoroughly studied SM in fungi. Our results provide genetic information for the investigation of marine Aspergillus spp., which may help to elucidate their chemical diversity and adaptive strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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