Predicting bacterial-mediated entomopathogenicity through comparative genomics and statistical modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bacterial genomes encode for vast functional diversity and have both beneficial and detrimental effects on insect hosts. However, connecting bacterial genotype to a host-associated phenotype can be experimentally time-consuming, particularly if insecticidal mechanisms are highly host-specific. To streamline the identification of virulence genes on a new host, we tested if merging existing mechanistic knowledge with in vivo tests on a small number of bacterial isolates could predict bacterial genes associated with entomopathogenesis. We used a model consisting of Drosophila melanogaster interactions with pathogenic and commensal genome-sequenced strains of Pseudomonas bacteria. We compiled a database of previously described insecticidal and biocontrol genes within the Pseudomonas genus and used comparative genomics to probe the distribution of these genes across Pseudomonas strains. We found natural variation in the presence of known insecticidal genes across the genus. We tested the insect-killing capacity of 13 Pseudomonas spp. strains against D. melanogaster and found natural variation in insecticidal activity. To identify bacterial genes associated with fly mortality, we employed two statistical models to correlate bacterial virulence with the presence of previously described insecticidal activity. To validate our predictions, we used a P. aeruginosa PAO1 transposon mutant library and identified 8 operons that are necessary for killing D. melanogaster . We show that by combining existing literature with phenotyping a small number of strains, we can identify genes necessary for insecticidal activity in a previously untested insect model. More broadly these findings illustrate a discovery pipeline for bacterial virulence mechanisms, accelerating the discovery of insect pest biocontrol mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».