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Enregistrement W6966799482 · doi:10.48410/m2ae-vj76

Supplementary code data files for the thesis "A Population-Based Approach to Genomic Island Analysis"

2023· dataset· en· W6966799482 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSummit, the SFU Research Repository · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContigGenomeENCODEPathogenicity islandPopulationCluster analysisData integrationSource codeGenomicsSalmonella enterica

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria are rich with functional diversity enhanced by their ability to readily adopt and transmit novel traits via horizontal gene transfer. Genomic islands (GIs), defined as clusters of genes of probable horizontal origin integrated into the chromosome, are of particular interest because they disproportionately encode novel features, including antimicrobial resistance genes and virulence factors. As genomic approaches to investigating pathogen outbreaks and characterizing the dissemination of genes across microbial populations advance, there is a need for specialized tools to characterize GIs in population datasets. However, previous tools only allowed for GI prediction in single genomes. Additionally, it was unclear how well GIs are predicted in incomplete genomes. The aim of my thesis was to facilitate reliable GI comparison in multi-genome datasets and investigate GIs involved in disseminating genes of interest within datasets of clinical relevance. IslandCompare is a newly-released, web-based platform designed to handle hundreds of genomes. My work focused on incorporating novel functionality for clustering GIs and ensuring consistent cross-genome predictions. This, coupled with the facilitated visualization platform, allows users to rapidly identify differences in GI content across genomes. I also led the establishment of a centralized database of curated GIs, which already includes entries from key pathogenic species. Targeted predictions of these curated GI sequences are being incorporated into IslandCompare alongside functional information. I developed an approach for predicting curated Salmonella enterica GIs. My evaluation of draft genomes revealed that GI predictions are often missed by current sequence composition-based methods, especially when interrupted by contig breaks. Predictions are also less sensitive in metagenome-assembled genomes. An investigation of Enterococcus faecium genomes from disparate habitats and continents revealed that habitat plays a greater role than geography in phylogenetic differentiation and associated accessory gene contents. Analysis with IslandCompare led to the identification of GI clusters involved in the dissemination of antimicrobial resistance genes and virulence factors, including vancomycin resistance and surface adhesion genes. My collective work will facilitate a better understanding of computational GI prediction and comparison of GI contents across population datasets, including for cases where GIs play a role in the dissemination of genes of clinical and environmental importance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0130,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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