Comparative analysis of Streptococcus suis genomes identifies novel candidate virulence-associated genes in North American isolates
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus suis is a significant economic and welfare concern in the swine industry. Pan-genome analysis provides an in-silico approach for the discovery of genes involved in pathogenesis in bacterial pathogens. In this study, we performed pan-genome analysis of 208 S. suis isolates classified into the pathogenic, possibly opportunistic, and commensal pathotypes to identify novel candidate virulence-associated genes (VAGs) of S. suis. Using chi-square tests and LASSO regression models, three accessory pan-genes corresponding to S. suis strain P1/7 markers SSU_RS09525, SSU_RS09155, and SSU_RS03100 (>95% identity) were identified as having a significant association with the pathogenic pathotype. The proposed novel SSU_RS09525 + /SSU_RS09155 + /SSU_RS03100 + genotype identified 96% of the pathogenic pathotype strains, suggesting a novel genotyping scheme for predicting the pathogenicity of S. suis isolates in North America. In addition, mobile genetic elements carrying antimicrobial resistance genes (ARGs) and VAGs were identified but did not appear to play a major role in the spread of ARGs and VAGs.
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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 ».