Genomic and evolutionary factors influencing the prediction accuracy of optimal growth temperature in prokaryotes
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria and archaea have evolved diverse genomic adaptations to thrive across various temperatures. These adaptations include genome sequence optimizations, such as increased GC content in rRNA and tRNA, shifts in codon and amino acids usage, and the acquisition of functional genes conferring adaptation for specific temperatures. Since the experimental determination of optimal growth temperatures (OGT) is only possible for cultured species, predicting OGT from genomic information has become increasingly important given the exponential increase in genomic data. Although previous studies developed prediction models integrating multiple features based on genome composition using machine learning, the accuracy was variable depending on the target species, with models performing well for thermophiles but less accurately for psychrophiles. In this study, we curated the OGT and genomic data of 2,869 bacterial species to develop a novel prediction model incorporating features reflecting genomic adaptation toward lower temperatures. We found that species with rapid OGT shifts from their ancestors, including psychrophiles, showed less accuracy in genome composition-based models. Incorporating the gene presence/absence information associated with the rapid changes in OGT improved the prediction accuracy for psychrophiles. We also observed that OGT in archaea is phylogenetically more conserved than in bacteria, which may lead to the long-term optimization of the genome composition and explain high predictability of OGT in archaea. These findings highlight the importance of integrating long- and short-term evolutionary adaptations for phenotype prediction models.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».