Ultraviolet Rate Constants of Pathogenic Bacteria: A Database of Genomic Modeling Predictions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A database of bacterial ultraviolet (UV) susceptibilities is developed from an empirical model that correlates genomic parameters with UV rate constants. Software is used to count and evaluate potential ultraviolet photodimers and identifying hot spots in bacterial genomes. The method counts dimers that potentially form between adjacent bases that occur at specific genomic motifs such as TT, TC, CT, & CC. Hot spots are identified where clusters of three or more consecutive pyrimidines can enhance absorption of UV photons. The model incorporates nine genomic parameters into a single variable for each species that represents its relative dimerization potential. The bacteria model is based on a curve fit of the dimerization potential to the ultraviolet rate constant data for 92 bacteria species represented by 216 data sets from published studies. There were 4 outliers excluded from the model resulting in a 98% Confidence Interval. The curve fit resulted in a Pearson correlation coefficient of 80%. All identifiable bacteria important to human health, including zoonotic bacteria, were included in the database and predictions of ultraviolet rate constants were made based on their specific genomes. This database is provided to assist healthcare personnel and researchers in the event of outbreaks of bacteria for which the ultraviolet susceptibility is untested and where it may be hazardous to assess due to virulence. Rapid sequencing of the complete genome of any emerging pathogen will now allow its ultraviolet susceptibility to be estimated with equal rapidity. Researchers are invited to challenge these predictions. Importance This research demonstrates the feasibility of using the complete genomes of bacteria to determine their susceptibility to ultraviolet light. Ultraviolet rate constants can now be estimated in advance of any laboratory test. The genomic methods developed herein allow for the assembly of a complete database of ultraviolet susceptibilities of pathogenic bacteria without resorting to laboratory tests. This UV rate constant information can be used to size effective ultraviolet disinfection systems for any specific bacterial pathogen when it becomes a problem.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».