Predicting gene distribution in ammonia-oxidizing archaea using phylogenetic signals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phylogenetic conservatism of microbial traits has paved the way for phylogeny-based predictions, allowing us to move from descriptive to predictive functional microbial ecology. Here, we applied phylogenetic eigenvector mapping to predict the presence of genes indicating potential functions of ammonia-oxidizing archaea (AOA), which are important players in nitrogen cycling. Using 160 nearly complete AOA genomes and metagenome assembled genomes from public databases, we predicted the distribution of 18 ecologically relevant genes across an updated amoA gene phylogeny, including a novel variant of an ammonia transporter found in this study. All selected genes displayed a significant phylogenetic signal and gene presence was predicted with an average of >88% accuracy, >85% sensitivity, and >80% specificity. The phylogenetic eigenvector approach performed equally well as ancestral state reconstruction of gene presence. We implemented the predictive models on an amoA sequencing dataset of AOA soil communities and showed key ecological predictions, e.g. that AOA communities in nitrogen-rich soils were predicted to have capacity for ureolytic metabolism while those adapted to low-pH soils were predicted to have the high-affinity ammonia transporter (amt2). Predicting gene presence can shed light on the potential functions that microorganisms perform in the environment, further contributing to a better mechanistic understanding of their community assembly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle