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Enregistrement W4399830464 · doi:10.1093/ismejo/wrae108

Conditions for the spread of CRISPR-Cas immune systems into bacterial populations

2024· article· en· W4399830464 sur OpenAlexaff
Josie F K Elliott, David V. McLeod, Tiffany Taylor, Edze R. Westra, Sylvain Gandon, Bridget N. J. Watson

Notice bibliographique

RevueThe ISME Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésCRISPRBiologyPopulationImmune systemHorizontal gene transferAcquired immune systemBacteriaMicrobiologyGeneticsGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria contain a wide variety of innate and adaptive immune systems which provide protection to the host against invading genetic material, including bacteriophages (phages). It is becoming increasingly clear that bacterial immune systems are frequently lost and gained through horizontal gene transfer. However, how and when new immune systems can become established in a bacterial population have remained largely unstudied. We developed a joint epidemiological and evolutionary model that predicts the conditions necessary for the spread of a CRISPR-Cas (clustered regularly interspaced short palindromic repeats-CRISPR-associated) immune system into a bacterial population lacking this system. We found that whether bacteria carrying CRISPR-Cas will spread (increase in frequency) into a bacterial population depends on the abundance of phages and the difference in the frequency of phage resistance mechanisms between bacteria carrying a CRISPR-Cas immune system and those not (denoted as ${f}_{\Delta }$). Specifically, the abundance of cells carrying CRISPR-Cas will increase if there is a higher proportion of phage resistance (either via CRISPR-Cas immunity or surface modification) in the CRISPR-Cas-possessing population than in the cells lacking CRISPR-Cas. We experimentally validated these predictions in a model using Pseudomonas aeruginosa PA14 and phage DMS3vir. Specifically, by varying the initial ratios of different strains of bacteria that carry alternative forms of phage resistance, we confirmed that the spread of cells carrying CRISPR-Cas through a population can be predicted based on phage density and the relative frequency of resistance phenotypes. Understanding which conditions promote the spread of CRISPR-Cas systems helps to predict when and where these defences can become established in bacterial populations after a horizontal gene transfer event, both in ecological and clinical contexts.

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 enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,160

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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