Dans le cadre du projet PEST-BIN, nous sommes ravis d’annoncer la publication du travail de Sara Ribeiro sur la création de BacSPaD dans le journal Pathogens. 🧬
Cette réalisation met en lumière les efforts exceptionnels de Sara. Elle a combiné des métadonnées de sources fiables avec un appariement automatique de mots-clés, une curation manuelle approfondie, et des revues de littérature détaillées. Le résultat est une base de données inestimable qui inclut à la fois des souches pathogènes et non pathogènes. Cette ressource fait progresser notre compréhension des mécanismes de pathogénicité bactérienne et aide au développement de modèles prédictifs.
Cette avancée a le potentiel d’impacter significativement la santé publique en contribuant aux efforts visant à atténuer les défis posés par les maladies infectieuses.
Félicitations, Sara, pour cette publication remarquable ! 🎉
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Résumé de l’Article :
La vaste quantité de données omiques en microbiologie offre des opportunités significatives pour l’étude de la pathogenèse bactérienne. Cependant, le domaine manque d’une ressource exhaustive et bien documentée qui répertorie les souches bactériennes et leur capacité à provoquer des infections humaines. Les méthodes actuelles d’identification des déterminants de la pathogénicité introduisent souvent des biais et manquent des aspects cruciaux de la pathogenèse bactérienne.
Pour combler cette lacune, nous présentons BacSPaD (Base de Données sur la Pathogénicité des Souches Bactériennes). Cette base de données soigneusement documentée se concentre sur les annotations de pathogénicité pour une large gamme de génomes bactériens complets et de haute qualité. Notre workflow d’annotation basé sur des règles combine des métadonnées de sources fiables avec un appariement automatique de mots-clés, une curation manuelle approfondie, et une revue de littérature détaillée.
Notre analyse a classé 5 502 génomes comme pathogènes pour l’homme (HP) et 490 comme non pathogènes pour l’homme (NHP), couvrant 532 espèces, 193 genres, et 96 familles. L’analyse statistique a démontré une corrélation significative mais modérée entre les facteurs de virulence et la classification HP, soulignant la complexité de la pathogénicité bactérienne et la nécessité de recherches continues.
Cette ressource est prête à améliorer notre compréhension des mécanismes de pathogénicité bactérienne et à aider au développement de modèles prédictifs. Pour améliorer l’accessibilité et fournir des statistiques clés de visualisation, nous avons développé une interface web conviviale.