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Enregistrement W4390590447 · doi:10.1099/mgen.0.001167

Micromonosporaceae biosynthetic gene cluster diversity highlights the need for broad-spectrum investigations

2024· article· en· W4390590447 sur OpenAlexaff
Imraan Alas, Doug R. Braun, Spencer S. Ericksen, Rauf Salamzade, Lindsay Kalan, Scott R. Rajski, Tim S. Bugni

Notice bibliographique

RevueMicrobial Genomics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésComputational biologyBiologyGene clusterMetric (unit)Diversity (politics)Natural productEvolutionary biologyGeneGeneticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigations of the bacterial family Micromonosporaceae have enabled the development of secondary metabolites critical to human health. Historical investigation of bacterial families for natural product discovery has focused on terrestrial strains, where time-consuming isolation processes often lead to the rediscovery of known compounds. To investigate the secondary metabolite potential of marine-derived Micromonosporaceae , 38 strains were sequenced, assembled and analysed using antiSMASH and BiG-SLiCE. BiG-SLiCE contains a near-comprehensive dataset of approximately 1.2 million publicly available biosynthetic gene clusters from primarily terrestrial strains. Our marine-derived Micromonosporaceae were directly compared to BiG-SLiCE’s preprocessed database using BiG-SLiCE’s query mode; genetic diversity within our strains was uncovered using BiG-SCAPE and metric multidimensional scaling analysis. Our analysis of marine-derived Micromonosporaceae emphasizes the clear need for broader genomic investigations of marine strains to fully realize their potential as sources of new natural products.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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