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Enregistrement W4412509381 · doi:10.1186/s12864-025-11754-z

Genome mining reveals the distribution of biosynthetic gene clusters in Alternaria and related fungal taxa within the family Pleosporaceae

2025· article· en· W4412509381 sur OpenAlexafffund
Natalie E. Kim, Jeremy R. Dettman

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiologyGenomeGeneticsGeneAlternariaDNA microarrayTaxonGene familyEvolutionary biologyComputational biologyEcologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The advancement of whole genome sequencing techniques has led to the development of genome mining strategies that enable high-resolution research into fungal secondary metabolite (SM) biosynthesis. Alternaria species are producers of prominent SMs including virulence factors and mycotoxins that affect phytosanitation, food safety, and the economy. Here, we apply genome mining to identify a total of 6,323 biosynthetic gene clusters (BGCs) from 187 genomes: 123 Alternaria and 64 from seven other closely related genera in the family Pleosporaceae. RESULTS: An average of 34 BGCs were detected per genome, with 29 on average for Alternaria genomes. The distribution of different BGC classes (e.g. polyketide synthases, non-ribosomal peptide synthetases) across taxa was investigated. BGCs were grouped into 548 gene cluster families (GCFs) revealing that while individuals within the same species may differ in their toxicological potential, the overall patterns of GCF presence/absence were also generally well correlated with phylogenomic patterns at higher taxonomic levels. Comparative genome analyses revealed that the divergent Alternaria sections Infectoriae and Pseudoalternaria possessed highly unique GCF profiles compared to other Alternaria sections, providing nine ideal candidates for diagnostic or chemotaxonomic marker development. However, none of these GCFs were associated with known compounds, prompting further research into the genetic characterization of Alternaria SMs. The GCF for the most prominent Alternaria mycotoxin alternariol (AOH) was found in Alternaria sections Alternaria and Porri, suggesting that food safety monitoring efforts should prioritize these two sections. Findings supported phytosanitary regulations regarding Alternaria gaisen, associated with Asian pear host-specific AK-toxin I. CONCLUSIONS: Our analyses are of unprecedented scale and resolution, allowing the identification of SM BGCs that are shared among multiple genera, or restricted to certain groups of focal taxa. Our study highlights the challenges associated with exploratory genome mining as a launching point for further research, and informs Alternaria disease management and regulation, food safety practices, and natural product discovery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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