Annotating Metagenomically Assembled Bacteriophage from a Unique Ecological System using Protein Structure Prediction and Structure Homology Search
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Emergent long read sequencing technologies such as Oxford’s Nanopore platform are invaluable in constructing high quality and complete genomes from a metagenome, and are needed investigate unique ecosystems on a genetic level. However, generating informative functional annotations from sequences which are highly divergent to existing nucleotide and protein sequence databases is a major challenge. In this study, we present wet and dry lab techniques which allowed us to generate 5432 high quality sub-genomic sized metagenomic circular contigs from 10 samples of microbial communities. This unique ecological system exists in an environment enriched with naphthenic acid (NA), which is a major toxic byproduct in crude oil refining and the major carbon source to this community. Annotation by sequence homology alone was insufficient to characterize the community, so as proof of principle we took a subset of 227 putative bacteriophage and greatly improved our existing annotations by predicting the structures of hypothetical proteins with ColabFold and using structural homology searching with Foldseek. The proportion of proteins for each bacteriophage that were highly similar to known proteins increased from approximately 10% to about 50%, while the number of annotations with KEGG or GO terms increased from essentially 0% to 15%. Therefore, protein structure prediction and homology searches can produce more informative annotations for microbes in unique ecological systems. The characterization of novel microbial ecosystems involved in the bioremediation of crude oil-process-affected wastewater can be greatly improved and this method opens the door to the discovery of novel NA degrading pathways. IMPORTANCE Functional annotation of metagenomic assembled sequences from novel or unique microbial communities is challenging when the sequences are highly dissimilar to organisms or proteins in the known databases. This is a major obstacle for researchers attempting to characterize the functional capabilities of unique ecosystems. In this study, we demonstrate that including protein structure prediction and homology search based methods vastly improves the annotation of predicted genes identified in novel putative bacteriophage in a bacterial community that degrades naphthenic acids the major toxic component of oil refinery wastewater. This method can be extended to similar genomics studies of unique, uncharacterized ecosystems, to improve their annotations. P lease read the Instructions to Authors carefully, or browse the FAQs for further details.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».