Metabolomic Analysis of Human Fecal Microbiota: A Comparison of Feces-Derived Communities and Defined Mixed Communities
Notice bibliographique
Résumé
The extensive impact of the human gut microbiota on its human host calls for a need to understand the types of communication that occur among the bacteria and their host. A metabolomics approach can provide a snapshot of the microbe-microbe interactions occurring as well as variations in the microbes from different hosts. In this study, metabolite profiles from an anaerobic continuous stirred-tank reactors (CSTR) system supporting the growth of several consortia of bacteria representative of the human gut were established and compared. Cell-free supernatant samples were analyzed by 1D (1)H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, producing spectra representative of the metabolic activity of a particular community at a given time. Using targeted profiling, specific metabolites were identified and quantified on the basis of NMR analyses. Metabolite profiles discriminated each bacterial community examined, demonstrating that there are significant differences in the microbiota metabolome between each cultured community. We also found unique compounds that were identifying features of individual bacterial consortia. These findings are important because they demonstrate that metabolite profiles of gut microbial ecosystems can be constructed by targeted profiling of NMR spectra. Moreover, examination of these profiles sheds light on the type of microbes present in the gut and their metabolic interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».