Faculty Opinions recommendation of Mapping the Burkholderia cenocepacia niche response via high-throughput sequencing.
Notice bibliographique
Résumé
Determining how an organism responds to its environment by altering gene expression is key to understanding its ecology. Here, we used RNA-seq to comprehensively and quantitatively assess the transcriptional response of the bacterial opportunistic cystic fibrosis (CF) pathogen and endemic soil dweller, Burkholderia cenocepacia, in conditions mimicking these 2 environments. By sequencing 762 million bases of cDNA from 2 closely related B. cenocepacia strains (one isolated from a CF patient and one from soil), we identified a number of potential virulence factors expressed under CF-like conditions, whereas genes whose protein products are involved in nitrogen scavenging and 2-component sensing were among those induced under soil-like conditions. Interestingly, 13 new putative noncoding RNAs were discovered using this technique, 12 of which are preferentially induced in the soil environment, suggesting that ncRNAs play an important role in survival in the soil. In addition, we detected a surprisingly large number of regulatory differences between the 2 strains, which may represent specific adaptations to the niches from which each strain was isolated, despite their high degree of DNA sequence similarity. Compared with the CF strain, the soil strain shows a stronger global gene expression response to its environment, which is consistent with the need for a more dynamic reaction to the heterogeneous conditions of soil. PMID: 19234113 Funding information This work was supported by: NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R21HL087833 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R21 HL087833
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,624 | 0,397 |
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 ».