Pangenomic analysis of three putative hydrocarbon degrading genera <i>Limnohabitans, Aquabacterium</i>, and <i>Novosphingobium</i> collected from freshwater sources
Notice bibliographique
Résumé
A pangenome analysis offers a unique exploration of the metabolic and genetic diversity, range of ecological niches, and evolution of a particular genus or species. However, such pangenomic analyses are uncommon among environmentally relevant genera. Here, we present freshwater pangenomes of three environmentally relevant genera, Limnohabitans, Aquabacterium, and Novosphingobium. These genera had been detected in hydrocarbon degrading cultures in previous research by our group. Using pangenomic tools we attempted to characterize the extent of hydrocarbon degradation potential within each pangenome and determine what ecological niche each genus occupies within hydrocarbon degradation. In total 46 Limnohabitans, 10 Aquabacterium, and 32 Novosphingobium freshwater genomes were collected from various databases and compiled into pangenomes. We found that each pangenome harbours downstream hydrocarbon degrading potential and unexpected genetic diversity within its core and accessory pangenomes possibly stemming from geographic and metagenomic data processing influences. This work was the first to explore pangenomes of these environmentally relevant genera.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».