Life at the extremes: maximally divergent microbes with similar genomic signatures linked to extreme environments
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
Extreme environments impose strong mutation and selection pressures that drive distinctive, yet understudied, genomic adaptations in extremophiles. In this study, we identify 15 bacterium-archaeon pairs that exhibit highly similar [Formula: see text]-mer-based genomic signatures despite maximal taxonomic divergence, suggesting that shared environmental conditions can produce convergent, genome-wide sequence patterns that transcend evolutionary distance. To uncover these patterns, we developed a computational pipeline to select a composite genome proxy assembled from noncontiguous subsequences of the genome. Using supervised machine learning on a curated dataset of 693 extremophile microbial genomes, we found that 6-mers and 100 kbp genome proxy lengths provide the best balance between classification accuracy and computational efficiency. Our results provide conclusive evidence of the pervasive nature of [Formula: see text]-mer-based patterns across the genome, and uncover the presence of taxonomic and environmental components that persist across all regions of the genome. The 15 bacterium-archaeon pairs identified by our method as having similar genomic signatures were validated through multiple independent analyses, including 3-mer frequency profile comparisons, phenotypic trait similarity, and geographic co-occurrence data. These complementary validations confirmed that extreme environmental pressures can override traditionally recognized taxonomic components at the whole-genome level. Together, these findings reveal that adaptation to extreme conditions can carry robust, taxonomic domain-spanning imprints on microbial genomes, offering new insight into the relationship between environmental impacts and genome sequence composition convergence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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