Genomic and Metabolomic Analysis of the Potato Common Scab Pathogen <i>Streptomyces scabiei</i>
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Streptomyces scabiei is a key causative agent of common scab disease, which causes significant economic losses to potato growers worldwide. This organism produces several phytotoxins that are known or suspected to contribute to host–pathogen interactions and disease development; however, the full metabolic potential of S. scabiei has not been previously investigated. In this study, we used a combined metabolomic and genomic approach to investigate the metabolites that are produced by S. scabiei . The genome sequence was analyzed using antiSMASH and DeepBGC to identify specialized metabolite biosynthetic gene clusters. Using untargeted liquid chromatography-coupled tandem mass spectrometry (LC-MS 2 ), the metabolic profile of S. scabiei was compared after cultivation on three different growth media. MS 2 data were analyzed using Feature-Based Molecular Networking and hierarchical clustering in BioDendro. Metabolites were annotated by performing a Global Natural Products Social Molecular Networking (GNPS) spectral library search or using Network Annotation Propagation, SIRIUS, MetWork, or Competitive Fragmentation Modeling for Metabolite Identification. Using this approach, we were able to putatively identify new analogues of known metabolites as well as molecules that were not previously known to be produced by S. scabiei . To our knowledge, this study represents the first global analysis of specialized metabolites that are produced by this important plant pathogen.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».