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Enregistrement W4294243189 · doi:10.1111/mec.16679

Detection of nucleotide modifications in bacteria and bacteriophages: Strengths and limitations of current technologies and software

2022· article· en· W4294243189 sur OpenAlexaff
Tue Kjærgaard Nielsen, Laura Milena Forero‐Junco, Witold Kot, Sylvain Moineau, Lars Hestbjerg Hansen, Leise Riber

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Foundation Center for Basic Metabolic ResearchNovo Nordisk FondenH. Lundbeck A/SHuman Frontier Science ProgramLundbeckfondenNovo NordiskEuropean Commission
Mots-clésBiologySoftwareBacteriaComputational biologyCurrent (fluid)Evolutionary biologyGeneticsProgramming languageComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RNA and DNA modifications occur in eukaryotes and prokaryotes, as well as in their viruses, and serve a wide range of functions, from gene regulation to nucleic acid protection. Although the first nucleotide modification was discovered almost 100 years ago, new and unusual modifications are still being described. Nucleotide modifications have also received more attention lately because of their increased significance, but also because new sequencing approaches have eased their detection. Chiefly, third generation sequencing platforms PacBio and Nanopore offer direct detection of modified bases by measuring deviations of the signals. These unusual modifications are especially prevalent in bacteriophage genomes, the viruses of bacteria, where they mostly appear to protect DNA against degradation from host nucleases. In this Opinion article, we highlight and discuss current approaches to detect nucleotide modifications, including hardwares and softwares, and look onward to future applications, especially for studying unusual, rare, or complex genome modifications in bacteriophages. The ability to distinguish between several types of nucleotide modifications may even shed new light on metagenomic studies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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