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Enregistrement W4289598267 · doi:10.1016/j.jip.2022.107804

Comparative genomics reveals that metabolism underlies evolution of entomopathogenicity in bee-loving Ascosphaera spp. fungi

2022· article· en· W4289598267 sur OpenAlexfundno aff
Jessica Maccaro, João Felipe Moreira Salgado, Ellen Klinger, M.P. Argueta Guzmán, Lyna Ngor, Jason Stajich, Quinn S. McFrederick

Notice bibliographique

RevueJournal of Invertebrate Pathology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of California, RiversideCanadian Institute for Advanced ResearchU.S. Department of AgricultureNational Institute of Food and AgricultureNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyVirulenceGenomeHoney beeGeneComparative genomicsCommensalismGeneticsAscomycotaPhylogeneticsGenomicsPathogenEvolutionary biologyZoologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ascosphaera (Eurotiomycetes: Onygenales) is a diverse genus of fungi that is exclusively found in association with bee nests and comprises both saprophytic and entomopathogenic species. To date, most genomic analyses have been focused on the honeybee pathogen A. apis, and we lack a genomic understanding of how pathogenesis evolved more broadly in the genus. To address this gap we sequenced the genomes of the leaf-cutting bee pathogen A. aggregata as well as three commensal species: A. pollenicola, A. atra and A. acerosa. De novo annotation and comparison of the assembled genomes was carried out, including the previously published genome of A. apis. To identify candidate virulence genes in the pathogenic species, we performed secondary metabolite-oriented analyses and clustering of biosynthetic gene clusters (BGCs). Additionally, we captured single copy orthologs to infer their phylogeny and created codon-aware alignments to determine orthologs under selective pressure in our pathogenic species. Our results show several shared BGCs between A. apis, A. aggregata and A. pollenicola, with antifungal resistance related genes present in the bee pathogens and commensals. Genes involved in metabolism and protein processing exhibit signatures of enrichment and positive selection under a fitted branch-site model. Additional known virulence genes in A. pollenicola, A. acerosa and A. atra are identified, supporting previous hypotheses that these commensals may be opportunistic pathogens. Finally, we discuss the importance of such genes in other fungal pathogens, suggesting a common route to evolution of pathogenicity in Ascosphaera.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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