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Enregistrement W4407923105 · doi:10.3390/v17030314

High-Performance Genome Annotation for a Safer and Faster-Developing Phage Therapy

2025· article· en· W4407923105 sur OpenAlexaff
Antoine Culot, Guillaume Abriat, Kieran P. Furlong

Notice bibliographique

RevueViruses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERGenomeAnnotationComputational biologyBiologyPhage therapyComputer scienceMedicineGeneticsBacteriophageGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phage therapy, which uses phages to decrease bacterial load in an ecosystem, introduces a multitude of gene copies (bacterial and phage) into said ecosystem. While it is widely accepted that phages have a significant impact on ecology, the mechanisms underlying their impact are not well understood. It is therefore paramount to understand what is released in the said ecosystem, to avoid alterations with difficult-to-predict-but potentially huge-consequences. An in-depth annotation of therapeutic phage genomes is therefore essential. Currently, the average published phage genome has only 20-30% functionally annotated genes, which represents a hurdle to overcome to deliver safe phage therapy, for both patients and the environment. This study aims to compare the effectiveness of manual versus automated phage genome annotation methods. Twenty-seven phage genomes were annotated using SEA-PHAGE and Rime Bioinformatics protocols. The structural (gene calling) and functional annotation results were compared. The results suggest that during the structural annotation step, the SEA-PHAGE method was able to identify an average of 1.5 more genes per phage (typically a frameshift gene) and 5.3 gene start sites per phage. Despite this difference, the impact on functional annotation appeared to be limited: on average, 1.2 genes per phage had erroneous functions, caused by the structural annotation. Rime Bioinformatics' tool (rTOOLS, v2) performed better at assigning functions, especially where the SEA-PHAGE methods assigned hypothetical proteins: 7.0 genes per phage had a better functional annotation on average, compared to SEA PHAGE's 1.7. The method comparison detailed in this article indicate that (1) manual structural annotation is marginally superior to rTOOLS automated structural annotation; (2) rTOOLS automated functional annotation is superior to manual functional annotation. Previously, the only way to obtain a high-quality annotation was by using manual protocols, such as SEA-PHAGES. In the relatively new field of phage therapy, which requires support to advance, manual work can be problematic due to its high cost. Rime Bioinformatics' rTOOLS software allows for time and money to be saved by providing high-quality genome annotations that are comparable to manual results, enabling a safer and faster-developing phage therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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