cpn60 barcode sequences accurately identify newly defined genera within the <i>Lactobacillaceae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The cpn60 barcode sequence is established as an informative target for microbial species identification. Applications of cpn60 barcode sequencing are supported by the availability of “universal” PCR primers for its amplification and a curated reference database of cpn60 sequences, cpnDB. A recent reclassification of lactobacilli involving the definition of 23 new genera provided an opportunity to update cpnDB and to determine if the cpn60 barcode could be used for accurate identification of species consistent with the new framework. Analysis of 275 cpn60 sequences representing 258/269 of the validly named species in Lactobacillus, Paralactobacillus and the 23 newer genera showed that cpn60-based sequence relationships were consistent with the whole-genome-based phylogeny. Aligning or mapping full length barcode sequences or a 150 bp subsequence resulted in accurate and unambiguous species identification in almost all cases. Taken together, our results show that the combination of available reference sequence data, “universal” barcode amplification primers, and the inherent sequence diversity within the cpn60 barcode make it a useful target for the detection and identification of lactobacilli as defined by the latest taxonomic framework. Significance and Impact of the Study The genus Lactobacillus recently underwent a major reorganization resulting in the definition of 23 new genera. Lactobacilli are widespread in environmental and host-associated microbiomes and are exploited in food and biotechnology applications, making methods for their accurate identification desirable. Here we show that the combination of a reference sequence database, “universal” barcode amplification primers, and the inherent sequence diversity within the cpn60 barcode make it a useful target for the detection and identification of lactobacilli as defined by the latest taxonomic framework.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».