ResFinderFG v2.0: a database of antibiotic resistance genes obtained by functional metagenomics
Notice bibliographique
Résumé
Metagenomics can be used to monitor the spread of antibiotic resistance genes (ARGs). ARGs found in databases such as ResFinder and CARD primarily originate from culturable and pathogenic bacteria, while ARGs from non-culturable and non-pathogenic bacteria remain understudied. Functional metagenomics is based on phenotypic gene selection and can identify ARGs from non-culturable bacteria with a potentially low identity shared with known ARGs. In 2016, the ResFinderFG v1.0 database was created to collect ARGs from functional metagenomics studies. Here, we present the second version of the database, ResFinderFG v2.0, which is available on the Center of Genomic Epidemiology web server (https://cge.food.dtu.dk/services/ResFinderFG/). It comprises 3913 ARGs identified by functional metagenomics from 50 carefully curated datasets. We assessed its potential to detect ARGs in comparison to other popular databases in gut, soil and water (marine + freshwater) Global Microbial Gene Catalogues (https://gmgc.embl.de). ResFinderFG v2.0 allowed for the detection of ARGs that were not detected using other databases. These included ARGs conferring resistance to beta-lactams, cycline, phenicol, glycopeptide/cycloserine and trimethoprim/sulfonamide. Thus, ResFinderFG v2.0 can be used to identify ARGs differing from those found in conventional databases and therefore improve the description of resistomes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».