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Enregistrement W4401179520 · doi:10.53555/sfs.v10i1.2930

In Silico Investigations Of Virulent Gene Transfers In Xanthomonas Oryzae: A Study On Rice Bacterial Leaf Blight Disease.

2023· article· en· W4401179520 sur OpenAlexvenueno aff
Dharmendra Kashyap

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXanthomonas oryzaeXanthomonas oryzae pv. oryzaeVirulenceIn silicoXanthomonasBlightBacterial blightBiologyMicrobiologyGeneBacterial diseasePathogenBotanyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice (Oryza sativa L.) is a major global food crop, providing nutrition for nearly half the world's population. India ranks second in both rice production and acreage, with rice contributing nearly 70% of calories in the Indian diet. The rice is susceptible to various diseases caused by fungi, bacteria, nematodes, and viruses, leading to significant crop losses. Bacterial leaf blight (BLB), is a widespread disease caused by the plant pathogenic bacterium Xanthomonas oryzae pv. oryzae, with reports of frequently gaining genes from non-ancestral origins through methods like conjugation and transduction from other species and genera. These laterally transmitted genes (LTGs) enhance the bacterium's adaptability, pathogenicity, and ability to resist host defences. The present study integrates multiple computational methods to find and analyze genes with potential lateral transfer and abnormal properties, providing insights into the evolution and adaptability of Xanthomonas oryzae pv. oryzae. In the present study, a workflow of computational algorithms to identify horizontally transferred genes (HTGs) in bacterial chromosomes was employed. The SeqWord Gene Island Sniffer program predicted 12 genomic islands (GIs) containing genes with non-ancestral features, characterized by decreased GC content and potentially fast-evolving DNA regions. The DFAST server annotated 248 protein-coding sequences from the identified islands, and NCBI BLAST+ executables matched 225 of these proteins with those of Xanthomonas oryzae PXO99A proteome. MP3 tool predicted 80 pathogenic proteins using the SVM method for analysis. A locally created database of putative horizontally transmitted proteins consisting of nearly 1.3 lakh sequences revealed 20 proteins potentially involved in lateral transfer. Dark Horse web server validated 13 genes of it, and CodonW software assessed anomalous gene nature by correspondence analysis, examining G+C, GC3, and ENc values for 13 anticipated genes compared to overall organism values.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,074 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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