Pangenomic type III effector database of the plant pathogenic <i>Ralstonia spp.</i>
Notice bibliographique
Résumé
Background. The bacterial plant pathogenic Ralstonia species belong to the beta-proteobacteria order and are soil-borne pathogens causing the vascular bacterial wilt disease, affecting a wide range of plant hosts. These bacteria form a heterogeneous group considered as a “species complex”,” gathering three newly defined species. Like many other Gram negative plant pathogens, Ralstonia pathogenicity relies on a type III secretion system, enabling bacteria to secrete/inject a large repertoire of type III effectors into their plant host cells. T3Es are thought to participate in generating a favorable environment for the pathogen (countering plant immunity and modifying the host metabolism and physiology). Methods. Expert genome annotation, followed by specific type III-dependent secretion, allowed us to improve our Hidden-Markov-Model and Blast profiles for the prediction of type III effectors. Results. We curated the T3E repertoires of 12 plant pathogenic Ralstonia strains, representing a total of 12 strains spread over the different groups of the species complex. This generated a pangenome repertoire of 102 T3E genes and 16 hypothetical T3E genes. Using this database, we scanned for the presence of T3Es in the 155 available genomes representing 140 distinct plant pathogenic Ralstonia strains isolated from different host plants in different areas of the globe. All this information is presented in a searchable database. A presence/absence analysis, modulated by a strain sequence/gene annotation quality score, enabled us to redefine core and accessory T3E repertoires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».