Exploration of the presence and abundance of multidrug resistance efflux genes in oil and gas environments
Notice bibliographique
Résumé
As sequencing technology improves and the cost of metagenome sequencing decreases, the number of sequenced environments increases. These metagenomes provide a wealth of data in the form of annotated and unannotated genes. The role of multidrug resistance efflux pumps (MDREPs) is the removal of antibiotics, biocides and toxic metabolites created during aromatic hydrocarbon metabolism. Due to their naturally occurring role in hydrocarbon metabolism and their role in biocide tolerance, MDREP genes are of particular importance for the protection of pipeline assets. However, the heterogeneity of MDREP genes creates a challenge during annotation and detection. Here we use a selection of primers designed to target MDREPs in six pure species and apply them to publicly available metagenomes associated with oil and gas environments. Using in silico PCR with relaxed primer binding conditions we probed the metagenomes of a shale reservoir, a heavy oil tailings pond, a civil wastewater treatment, two marine sediments exposed to hydrocarbons following the Deepwater Horizon oil spill and a non-exposed marine sediment to assess the presence and abundance of MDREP genes. Through relaxed primer binding conditions during in silico PCR, the prevalence of MDREPs was determined. The percentage of nucleotide sequences identified by the MDREP primers was partially augmented by exposure to hydrocarbons in marine sediment and in shale reservoir compared to hydrocarbon-free marine sediments while tailings ponds and wastewater had the highest percentages. We believe this approach lays the groundwork for a supervised method of identifying poorly conserved genes within metagenomes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».