JoVE Journal > Genetics
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Résultats
Discussion
Divulgations
Acknowledgements
Materials
References
Traduction automatique
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Génétique

التعدين الإرشادي للأنماط الجينية الهرمية ومواقع الجينوم الملحقة في المجموعات البكتيرية

Published: December 07, 2021
doi:
10.3791/63115
, ,
1Department of Computer Science and Engineering,University of Nebraska-Lincoln, 2Department of Food Science and Technology,University of Nebraska-Lincoln, 3Nebraska Food for Health Center,University of Nebraska-Lincoln

Summary

توفر هذه المنصة الحسابية التحليلية إرشادات عملية لعلماء الأحياء الدقيقة وعلماء البيئة وعلماء الأوبئة المهتمين بعلم جينوم السكان البكتيري. وعلى وجه التحديد، أظهر العمل المعروض هنا كيفية القيام بما يلي: (أ) رسم الخرائط الموجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ب) رسم الخرائط الوراثية الهرمية الموجهة بالسلالات الوراثية؛ و (ج) رسم الخرائط الموجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ج) رسم الخرائط الوراثية الموجهة بالسلالات للأنماط ب) التحليل القائم على التردد للأنماط الوراثية؛ ج) تحليلات القرابة والنسلية؛ iv) تحديد النسب الذي يميز مواقع الملحقات.

Abstract

يعمل الاستخدام الروتيني والمنهجي لتسلسل الجينوم الكامل البكتيري (WGS) على تعزيز دقة وحل التحقيقات الوبائية التي تجريها مختبرات الصحة العامة والوكالات التنظيمية. يمكن استخدام كميات كبيرة من بيانات WGS المتاحة للجمهور لدراسة المجموعات المسببة للأمراض على نطاق واسع. في الآونة الأخيرة ، تم نشر منصة حسابية متاحة مجانا تسمى ProkEvo لتمكين التحليلات الجينومية السكانية القائمة على التسلسل الهرمي القابلة للتكرار والمؤتمتة والقابلة للتطوير باستخدام بيانات WGS البكتيرية. أظهر هذا التنفيذ ل ProkEvo أهمية الجمع بين رسم الخرائط الجينية القياسية للسكان مع تعدين المحتوى الجيني الملحق للاستدلال البيئي. على وجه الخصوص ، استخدم العمل الذي تم تسليط الضوء عليه هنا مخرجات مشتقة من ProkEvo للتحليلات الهرمية ذات النطاق السكاني باستخدام لغة البرمجة R. وكان الهدف الرئيسي هو توفير دليل عملي لعلماء الأحياء الدقيقة وعلماء البيئة وعلماء الأوبئة من خلال إظهار كيفية: (أ) استخدام رسم خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ب) استخدام خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ب) استخدام خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ب) استخدام خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ب) استخدام خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ج) استخدام خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ج) استخدام خرائط موجهة بالسلالات للأنماط الجينية الهرمية؛ و (ج) ب) تقييم التوزيعات الترددية للأنماط الجينية كبديل للياقة البيئية ؛ تحديد علاقات القرابة والتنوع الجيني باستخدام تصنيفات جينية محددة؛ و iv) خريطة النسب التي تميز مواقع الملحقات. لتعزيز قابلية التكرار وقابلية النقل ، تم استخدام ملفات تخفيض علامات R لإظهار النهج التحليلي بأكمله. احتوت مجموعة البيانات النموذجية على بيانات جينومية من 2,365 عزلة من مسببات الأمراض الحيوانية المنشأ المنقولة بالأغذية السالمونيلا نيوبورت. كشفت الخرائط المثبتة على الفيلوجيني للأنماط الجينية الهرمية (Serovar -> BAPS1 -> ST -> cgMLST) عن البنية الجينية للسكان ، مع تسليط الضوء على أنواع التسلسل (STs) باعتبارها حجر الزاوية الذي يميز النمط الوراثي. عبر السلالات الثلاثة الأكثر هيمنة ، تشترك ST5 و ST118 في سلف مشترك في الآونة الأخيرة أكثر من النمط التكاثري ST45 عالي النسيلة. كما تم تسليط الضوء على الاختلافات القائمة على ST من خلال توزيع مواقع مقاومة مضادات الميكروبات الملحقة. وأخيرا، استخدم تصور يرتكز على علم الوراثة للجمع بين الأنماط الجينية الهرمية ومحتوى مقاومة مضادات الميكروبات للكشف عن بنية القرابة والبصمات الجينومية الخاصة بالنسب. يوفر هذا النهج التحليلي مجتمعا بعض المبادئ التوجيهية لإجراء التحليلات الجينومية البكتيرية الإرشادية باستخدام المعلومات الجينومية الشاملة.

Introduction

أدى الاستخدام المتزايد لتسلسل الجينوم الكامل البكتيري (WGS) كأساس للترصد الروتيني والتحقيق الوبائي من قبل مختبرات الصحة العمومية والوكالات التنظيمية إلى تعزيز كبير في تحقيقات فاشيات مسببات الأمراض1،2،3،4. ونتيجة لذلك، أصبحت الآن كميات كبيرة من بيانات WGS غير المحددة متاحة للجمهور ويمكن استخدامها لدراسة جوانب البيولوجيا السكانية للأنواع المسببة للأمراض على نطاق غير مسبوق، بما في ذلك الدراسات القائمة على: الهياكل السكانية، وترددات النمط الجيني، وترددات الجينات/الأليل عبر مكامن متعددة، ومناطق جغرافية، وأنواع البيئات5 . تستند الاستفسارات الوبائية الأكثر استخداما الموجهة من WGS إلى تحليلات تستخدم فقط المحتوى الجينومي الأساسي المشترك ، حيث يتم استخدام المحتوى المشترك (المحفوظ) وحده لتصنيف النمط الجيني (على سبيل المثال ، استدعاء المتغيرات) ، وتصبح هذه المتغيرات أساسا للتحليل الوبائي وتتبع1،2،6،7 . عادة ، يتم إجراء التنميط الجيني البكتيري القائم على الجينوم الأساسي باستخدام نهج كتابة التسلسل متعدد المواقع (MLST) باستخدام سبعة إلى بضعة آلاف من المواقع8،9،10. وتشمل هذه الاستراتيجيات القائمة على MLST رسم خرائط للتسلسلات الجينومية المجمعة مسبقا أو المجمعة في قواعد بيانات منسقة للغاية ، وبالتالي الجمع بين المعلومات الأليلية في وحدات النمط الجيني القابلة للتكرار للتحليل الوبائي والبيئي11,12. على سبيل المثال ، يمكن لهذا التصنيف القائم على MLST توليد معلومات النمط الجيني على مستويين من الدقة: أنواع التسلسل الأدنى مستوى (STs) أو سلالات ST (7 مواقع) ، ومتغيرات MLST الأساسية ذات المستوى الأعلى (cgMLST) (~ 300-3000 موقع)10.

تصنيف النمط الجيني القائم على MLST محمول حسابيا وقابل للتكرار بشكل كبير بين المختبرات ، مما يجعله مقبولا على نطاق واسع كنهج تصنيف فرعي دقيق تحت مستوى الأنواع البكتيرية13,14. ومع ذلك ، يتم تنظيم المجموعات البكتيرية بدرجات متفاوتة من النسيلة الخاصة بالأنواع (أي التجانس الوراثي) ، والأنماط المعقدة من القرابة الهرمية بين الأنماط الوراثية15،16،17 ، ومجموعة واسعة من التباين في توزيع المحتوى الجينومي التبعي18،19 . وبالتالي ، فإن النهج الأكثر شمولية يتجاوز التصنيفات المنفصلة إلى الأنماط الجينية MLST ويتضمن العلاقات الهرمية للأنماط الجينية على نطاقات مختلفة من الدقة ، إلى جانب رسم خرائط للمحتوى الجينومي التبعي على تصنيفات النمط الجيني ، مما يسهل الاستدلال القائم على السكان18،20،21 . علاوة على ذلك، يمكن أن تركز التحليلات أيضا على الأنماط المشتركة لوراثة المواقع الجينومية الملحقة بين الأنماط الجينية ذات الصلة البعيدة21,22. وعموما، يتيح النهج المشترك الاستجواب اللاأدري للعلاقات بين التركيب السكاني وتوزيع التراكيب الجينومية المحددة (على سبيل المثال، الموقع) بين التدرجات الجغرافية المكانية أو البيئية. ويمكن لمثل هذا النهج أن يسفر عن معلومات أساسية وعملية عن الخصائص الإيكولوجية لمجموعات سكانية محددة قد تفسر بدورها أنماط استداريتها وتشتتها عبر الخزانات، مثل الغذاء أو البشر.

يتطلب هذا النهج الهرمي القائم على النظم والموجه نحو السكان كميات كبيرة من بيانات WGS للحصول على قوة إحصائية كافية للتنبؤ بالتوقيعات الجينومية المميزة. وبالتالي ، يتطلب النهج منصة حسابية قادرة على معالجة عدة آلاف من الجينومات البكتيرية في وقت واحد. في الآونة الأخيرة ، تم تطوير ProkEvo وهو عبارة عن منصة معلوماتية حيوية متاحة مجانا ومؤتمتة ومحمولة وقابلة للتطوير تسمح بتحليلات سكانية بكتيرية تكاملية قائمة على التسلسل الهرمي ، بما في ذلك رسم الخرائط الجينوميةالشاملة 20. يسمح ProkEvo بدراسة مجموعات البيانات البكتيرية متوسطة إلى كبيرة الحجم مع توفير إطار عمل لتوليد فرضيات وبائية وبيئية قابلة للاختبار والاستدلال وتنبؤات مظهرية يمكن تخصيصها من قبل المستخدم. ويكمل هذا العمل خط الأنابيب هذا في توفير دليل حول كيفية استخدام ملفات المخرجات المشتقة من بروكإيفو كمدخلات لتحليل وتفسير تصنيفات السكان الهرمية والتعدين الجينومي الملحق. استخدمت دراسة الحالة المقدمة هنا سكان سلالة السالمونيلا المعوية I serovar S. نيوبورت كمثال وكان يهدف على وجه التحديد إلى توفير مبادئ توجيهية عملية لعلماء الأحياء الدقيقة وعلماء البيئة وعلماء الأوبئة حول كيفية: أ) استخدام نهج آلي يعتمد على علم الوراثة لرسم خرائط الأنماط الجينية الهرمية. ب) تقييم التوزيع الترددي للأنماط الجينية كبديل لتقييم اللياقة البيئية ؛ ج) تحديد درجات النسب الخاصة بالنسب باستخدام مناهج إحصائية مستقلة؛ ورابعا) رسم خريطة لمواقع مقاومة مضادات الميكروبات التي تميز النسب كمثال على كيفية استخراج المحتوى الجينومي التبعي في سياق التركيب السكاني. وعلى نطاق أوسع، يوفر هذا النهج التحليلي إطارا قابلا للتعميم لإجراء تحليل جينومي قائم على السكان على نطاق يمكن استخدامه لاستنتاج الأنماط التطورية والإيكولوجية بغض النظر عن الأنواع المستهدفة.

Protocol

1. إعداد ملفات الإدخال ملاحظة: البروتوكول متاح هنا – https://github.com/jcgneto/jove_bacterial_population_genomics/tree/main/code. يفترض البروتوكول أن الباحث قد استخدم ProkEvo على وجه التحديد (أو خط أنابيب مماثل) للحصول على المخرجات الضرورية المتاحة في مستودع Figshare هذا (https://figshare.com/account/projects/116625/articles/15097503 – ?…

Representative Results

من خلال استخدام المنصة الحسابية ProkEvo لتحليلات الجينوم السكاني ، تتكون الخطوة الأولى في استخراج بيانات WGS البكتيرية من فحص بنية السكان الهرمية في سياق علم الوراثة الجينوم الأساسي (الشكل 1). في حالة S. سلالة enterica I ، كما يتضح من S. مجموعة بيانات نيوبورت ، يتم تنظيم…

Discussion

يوفر استخدام تحليل التركيب السكاني الإرشادي والهرمي القائم على النظم إطارا لتحديد التوقيعات الجينومية الجديدة في مجموعات البيانات البكتيرية التي لديها القدرة على شرح الأنماط الإيكولوجية والوبائية الفريدة20. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام رسم خرائط بيانات الجينوم الملحقة …

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

وقد تم دعم هذا العمل من خلال التمويل المقدم من شعبة البحوث الزراعية UNL-IANR والمعهد الوطني لبحوث مقاومة مضادات الميكروبات والتعليم ومن مركز نبراسكا للأغذية من أجل الصحة في إدارة علوم وتكنولوجيا الأغذية (UNL). لا يمكن إكمال هذا البحث إلا من خلال استخدام مركز هولندا للحوسبة (HCC) في UNL ، والذي يتلقى الدعم من مبادرة نبراسكا للأبحاث. نحن ممتنون أيضا لتمكننا من الوصول ، من خلال HCC ، إلى الموارد التي توفرها شبكة العلوم المفتوحة (OSG) ، والتي تدعمها المؤسسة الوطنية للعلوم ومكتب العلوم التابع لوزارة الطاقة الأمريكية. استخدم هذا العمل برنامج Pegasus لإدارة سير العمل الذي تموله المؤسسة الوطنية للعلوم (منحة #1664162).

Materials

amr_data_filtered https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28758762
amr_data_raw https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28547994
baps_output https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548003
Core-genome phylogeny https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548006
genome_sra https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28639209
Linux, Mac, or PC any high-performance platform
mlst_output https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28547997
sistr_output https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548000
figshare credentials are required for login and have access to the files
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Grad, Y. H., et al. Genomic epidemiology of the Escherichia coli O104:H4 outbreaks in Europe, 2011. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (8), 3065-3070 (2012).
  2. Worby, C. J., Chang, H. -. H., Hanage, W. P., Lipsitch, M. The distribution of pairwise genetic distances: a tool for investigating disease transmission. Génétique. 198 (4), 1395-1404 (2014).
  3. Leekitcharoenphon, P., et al. Global genomic epidemiology of Salmonella enterica serovar Typhimurium DT104. Applied and Environmental Microbiology. 82 (8), 2516-2526 (2016).
  4. Alba, P., et al. Molecular epidemiology of Salmonella Infantis in Europe: insights into the success of the bacterial host and its parasitic pESI-like megaplasmid. Microbial Genomics. 6 (5), (2020).
  5. Zhou, Z., Alikhan, N. -. F., Mohamed, K., Fan, Y. the Agama Study Group, Achtman, M. The EnteroBase user’s guide, with case studies on Salmonella transmissions, Yersinia pestis phylogeny, and Escherichia core genomic diversity. Genome Research. 30 (1), 138-152 (2020).
  6. Azarian, T., et al. Global emergence and population dynamics of divergent serotype 3 CC180 pneumococci. PLOS Pathogens. 14 (11), 1007438 (2018).
  7. Saltykova, A., et al. Comparison of SNP-based subtyping workflows for bacterial isolates using WGS data, applied to Salmonella enterica serotype Typhimurium and serotype 1,4,[5],12:i. PLOS ONE. 13 (2), 0192504 (2018).
  8. Achtman, M., et al. Multi-locus sequence typing as a replacement for serotyping in Salmonella enterica. PLoS Pathogens. 8 (6), 1002776 (2012).
  9. Maiden, M. C. J., et al. Multi-locus sequence typing: A portable approach to the identification of clones within populations of pathogenic microorganisms. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 95 (6), 3140-3145 (1998).
  10. Alikhan, N. -. F., Zhou, Z., Sergeant, M. J., Achtman, M. A genomic overview of the population structure of Salmonella. PLOS Genetics. 14 (4), 1007261 (2018).
  11. Gupta, A., Jordan, I. K., Rishishwar, L. stringMLST: a fast k-mer based tool for multi-locus sequence typing. Bioinformatics. 33 (1), 119-121 (2017).
  12. Jolley, K. A., Maiden, M. C. BIGSdb: Scalable analysis of bacterial genome variation at the population level. BMC Bioinformatics. 11 (1), 595 (2010).
  13. Maiden, M. C. J., et al. MLST revisited: the gene-by-gene approach to bacterial genomics. Nature Reviews Microbiology. 11 (10), 728-736 (2013).
  14. Maiden, M. C. J. Multilocus sequence typing of bacteria. Annual Review of Microbiology. 60 (1), 561-588 (2006).
  15. Shapiro, B. J., Polz, M. F. Ordering microbial diversity into ecologically and genetically cohesive units. Trends in Microbiology. 22 (5), 235-247 (2014).
  16. Cordero, O. X., Polz, M. F. Explaining microbial genomic diversity in light of evolutionary ecology. Nature Reviews Microbiology. 12 (4), 263-273 (2014).
  17. Achtman, M., Wagner, M. Microbial diversity and the genetic nature of microbial species. Nature Reviews Microbiology. 6 (6), 431-440 (2008).
  18. Abudahab, K., et al. PANINI: Pangenome neighbour identification for bacterial populations. Microbial Genomics. 5 (4), (2019).
  19. Laing, C. R., Whiteside, M. D., Gannon, V. P. J. Pan-genome analyses of the species Salmonella enterica, and identification of genomic markers predictive for species, subspecies, and serovar. Frontiers in Microbiology. 8, 1345 (2017).
  20. Pavlovikj, N., Gomes-Neto, J. C., Deogun, J. S., Benson, A. K. ProkEvo: an automated, reproducible, and scalable framework for high-throughput bacterial population genomics analyses. PeerJ. 9, 11376 (2021).
  21. McNally, A., et al. Combined analysis of variation in core, accessory and regulatory genome regions provides a super-resolution view into the evolution of bacterial populations. PLOS Genetics. 12 (9), 1006280 (2016).
  22. Langridge, G. C., et al. Patterns of genome evolution that have accompanied host adaptation in Salmonella. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (3), 863-868 (2015).
  23. Price, M. N., Dehal, P. S., Arkin, A. P. FastTree 2 – Approximately maximum-likelihood trees for large alignments. PLoS ONE. 5 (3), 9490 (2010).
  24. Page, A. J., et al. Roary: rapid large-scale prokaryote pan genome analysis. Bioinformatics. 31 (22), 3691-3693 (2015).
  25. Yoshida, C. E., et al. The Salmonella In silico typing resource (SISTR): An open web-accessible tool for rapidly typing and subtyping draft Salmonella genome assemblies. PLOS ONE. 11 (1), 0147101 (2016).
  26. Cheng, L., Connor, T. R., Siren, J., Aanensen, D. M., Corander, J. Hierarchical and spatially explicit clustering of DNA sequences with BAPS software. Molecular Biology and Evolution. 30 (5), 1224-1228 (2013).
  27. Tonkin-Hill, G., Lees, J. A., Bentley, S. D., Frost, S. D. W., Corander, J. Fast hierarchical Bayesian analysis of population structure. Nucleic Acids Research. 47 (11), 5539-5549 (2019).
  28. MLST. GitHub Available from: https://github.com/tseemann/mist (2020)
  29. ABRicate. GitHub Available from: https://github.com/tseemann/abricate (2020)
  30. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing Available from: https://cran.r-project.org (2021)
  31. Wickham, H., et al. Welcome to the Tidyverse. Journal of Open Source Software. 4 (43), 1686 (2019).
  32. rOpenSci: The skimr package. GitHub Available from: https://github.com/ropensci/skimr/ (2021)
  33. . vegan: Community ecology package. R package version 2.5-5 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=vegan (2019)
  34. Yu, G. Using ggtree to visualize data on tree-like structures. Current Protocols in Bioinformatics. 69 (1), (2020).
  35. . ggpubr: “ggplot2” Based Publication Ready Plots. R package version 0.4.0 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=ggpubr (2020)
  36. . ggrepel: Automatically Position Non-Overlapping Text Labels with “ggplot2”. R package version 0.9.1 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=ggrepel (2021)
  37. Wickham, H. Reshaping Data with the reshape Package. Journal of Statistical Software. 21 (12), (2007).
  38. . RColorBrewer: ColorBrewer Palettes. R package version 1.1-2 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer (2014)
  39. Hadfield, J., Croucher, N. J., Goater, R. J., Abudahab, K., Aanensen, D. M., Harris, S. R. Phandango: an interactive viewer for bacterial population genomics. Bioinformatics. 34 (2), 292-293 (2018).
  40. Perron, G. G., et al. Functional characterization of bacteria isolated from ancient arctic soil exposes diverse resistance mechanisms to modern antibiotics. PLOS ONE. 10 (3), 0069533 (2015).
  41. Mitchell, P. K., et al. Population genomics of pneumococcal carriage in Massachusetts children following introduction of PCV-13. Microbial Genomics. 5 (2), (2019).
  42. Klemm, E. J., et al. Emergence of host-adapted Salmonella Enteritidis through rapid evolution in an immunocompromised host. Nature Microbiology. 1 (3), 15023 (2016).
  43. Břinda, K., et al. Rapid inference of antibiotic resistance and susceptibility by genomic neighbour typing. Nature Microbiology. 5 (3), 455-464 (2020).
  44. MacFadden, D. R., et al. Using genetic distance from archived samples for the prediction of antibiotic resistance in Escherichia coli. Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 64 (5), (2020).
  45. Mageiros, L., et al. Genome evolution and the emergence of pathogenicity in avian Escherichia coli. Nature Communications. 12 (1), 765 (2021).
  46. Yahara, K., et al. Genome-wide association of functional traits linked with Campylobacter jejuni survival from farm to fork. Environmental Microbiology. 19 (1), 361-380 (2017).
  47. Walter, J., Maldonado-Gómez, M. X., Martínez, I. To engraft or not to engraft: an ecological framework for gut microbiome modulation with live microbes. Current Opinion in Biotechnology. 49, 129-139 (2018).
  48. Maldonado-Gómez, M. X., et al. Stable engraftment of Bifidobacterium longum AH1206 in the human gut depends on individualized features of the resident microbiome. Cell Host & Microbe. 20 (4), 515-526 (2016).
  49. Zhao, S., et al. Adaptive evolution within gut microbiomes of healthy people. Cell Host & Microbe. 25 (5), 656-667 (2019).
  50. Treangen, T. J., Ondov, B. D., Koren, S., Phillippy, A. M. The Harvest suite for rapid core-genome alignment and visualization of thousands of intraspecific microbial genomes. Genome Biology. 15 (11), 524 (2014).
  51. Letunic, I., Bork, P. Interactive Tree Of Life (iTOL) v5: an online tool for phylogenetic tree display and annotation. Nucleic Acids Research. 49, 293-296 (2021).
  52. Croucher, N. J., et al. Rapid phylogenetic analysis of large samples of recombinant bacterial whole genome sequences using Gubbins. Nucleic Acids Research. 43 (3), 15 (2015).
  53. Fenske, G. J., Thachil, A., McDonough, P. L., Glaser, A., Scaria, J. Geography shapes the population genomics of Salmonella enterica Dublin. Genome Biology and Evolution. 11 (8), 2220-2231 (2019).
  54. Lees, J. A., et al. Fast and flexible bacterial genomic epidemiology with PopPUNK. Genome Research. 29 (2), 304-316 (2019).
  55. Cohan, F. M. Towards a conceptual and operational union of bacterial systematics, ecology, and evolution. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 361 (1475), 1985-1996 (2006).
  56. Cohan, F. M., Koeppel, A. F. The origins of ecological diversity in prokaryotes. Current Biology. 18 (21), 1024-1034 (2008).
  57. Cohan, F. M. Transmission in the origins of bacterial diversity, from ecotypes to phyla. Microbial Transmission. 5 (5), 311-343 (2019).
  58. Davis, J. J., et al. The PATRIC bioinformatics resource center: expanding data and analysis capabilities. Nucleic Acids Research. 48, 606-612 (2019).
  59. Feng, Y., Zou, S., Chen, H., Yu, Y., Ruan, Z. BacWGSTdb 2.0: a one-stop repository for bacterial whole-genome sequence typing and source tracking. Nucleic Acids Research. 49, 644-650 (2021).

Tags

Heuristic MiningHierarchical GenotypesAccessory Genome LociBacterial PopulationsProkEvoComputational PlatformScalable AnalysisPan-genomic ContentGenotype MappingPathogenic LineagesPublic Health SurveillanceBacterial Population GenomicsGigi TreePhylogenetic TreeData Aggregation
check_url/fr/63115?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citer Cet Article
Pavlovikj, N., Gomes-Neto, J. C., Benson, A. K. Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations. J. Vis. Exp. (178), e63115, doi:10.3791/63115 (2021).
Télécharger la Citation
Réimpressions et Autorisations

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image