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Enregistrement W3157930708 · doi:10.1038/s41467-021-22760-6

Population genomics provides insights into the evolution and adaptation to humans of the waterborne pathogen Mycobacterium kansasii

2021· article· en· W3157930708 sur OpenAlexafffund
Tāo Luò, Peng Xu, Yangyi Zhang, Jessica L. Porter, Marwan Ghanem, Qingyun Liu, Yuan Jiang, Jing Li, Qing Miao, Bijie Hu, Benjamin P. Howden, Janet Fyfe, Maria Globan, Wencong He, Ping He, Houming Liu, Howard Takiff, Yanlin Zhao, Xinchun Chen, Qichao Pan, Marcel A. Behr, Timothy P. Stinear, Qian Gao

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensMcGill Genome CentreMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesSanming Project of Medicine in ShenzhenNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Key Research and Development Program of ChinaCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceGuangdong Science and Technology DepartmentMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Science and Technology Major ProjectScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen Municipality
Mots-clésMycobacterium kansasiiBiologyAdaptation (eye)PopulationGenomicsMycobacteriumPathogenComparative genomicsHuman pathogenHorizontal gene transferMicrobiologyGeneticsComputational biologyGeneBacteriaGenomeMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mycobacterium kansasii can cause serious pulmonary disease. It belongs to a group of closely-related species of non-tuberculous mycobacteria known as the M. kansasii complex (MKC). Here, we report a population genomics analysis of 358 MKC isolates from worldwide water and clinical sources. We find that recombination, likely mediated by distributive conjugative transfer, has contributed to speciation and on-going diversification of the MKC. Our analyses support municipal water as a main source of MKC infections. Furthermore, nearly 80% of the MKC infections are due to closely-related M. kansasii strains, forming a main cluster that apparently originated in the 1900s and subsequently expanded globally. Bioinformatic analyses indicate that several genes involved in metabolism (e.g., maintenance of the methylcitrate cycle), ESX-I secretion, metal ion homeostasis and cell surface remodelling may have contributed to M. kansasii's success and its ongoing adaptation to the human host.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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