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Enregistrement W4306870982 · doi:10.3389/fmicb.2022.994421

Identification of essential genes in Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis genome for persistence in dairy calves

2022· article· en· W4306870982 sur OpenAlexafffund
Razieh Eshraghisamani, Amanda J. Mirto, Joyce Wang, Marcel A. Behr, Herman W. Barkema, Jeroen De Buck

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgriculture Funding Consortium
Mots-clésBiologyTransposon mutagenesisParatuberculosisGeneGenomeGeneticsTransposable elementMutagenesisMutantMycobacteriumMicrobiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To cause disease Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis needs to enter mammalian cells, arrest phagosomal maturation and manipulate the host immune system. The genetic basis of the bacterial capacity to achieve these outcomes remains largely unknown. Identifying these genes would allow us to gain a deeper understanding of MAP’s pathogenesis and potentially develop a live attenuated Johne’s disease vaccine by knocking out these genes. MAP genes demonstrated to be essential for colonization in the natural host, ruminants, are unknown. Genome-wide transposon mutagenesis and high-throughput sequencing were combined to evaluate the essentiality of each coding region in the bacterial genome to survive in dairy calves. A saturated library of 3,852 MAP Tn mutants, with insertions in 56% of TA sites, interrupting 88% of genes, was created using a MycoMarT7 phagemid containing a mariner transposon. Six calves were inoculated with a high dose of a library of MAP mutants, 1011 CFUs, (input) at 2 weeks of age. Following 2 months of incubation, MAP cells were isolated from the ileum, jejunum, and their associated lymph nodes of calves, resulting in approximately 100,000 colonies grown on solid media across 6 animals (output). Targeted next-generation sequencing was used to identify the disrupted genes in all the mutants in the input pool and the output pool recovered from the tissues to identify in vivo essential genes. Statistical analysis for the determination of essential genes was performed by a Hidden Markov Model (HMM), categorizing genes into essential genes that are devoid of insertions and growth-defect genes whose disruption impairs the growth of the organism. Sequence analysis identified 430 in vivo essential and 260 in vivo growth-defect genes. Gene ontology enrichment analysis of the in vivo essential and growth-defect genes with the highest reduction in the tissues revealed a high representation of genes involved in metabolism and respiration, cell wall and cell processing, virulence, and information pathway processes. This study has systematically identified essential genes for the growth and persistence of MAP in the natural host body.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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