Snapshot of the Eukaryotic Gene Expression in Muskoxen Rumen—A Metatranscriptomic Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Herbivores rely on digestive tract lignocellulolytic microorganisms, including bacteria, fungi and protozoa, to derive energy and carbon from plant cell wall polysaccharides. Culture independent metagenomic studies have been used to reveal the genetic content of the bacterial species within gut microbiomes. However, the nature of the genes encoded by eukaryotic protozoa and fungi within these environments has not been explored using metagenomic or metatranscriptomic approaches. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: In this study, a metatranscriptomic approach was used to investigate the functional diversity of the eukaryotic microorganisms within the rumen of muskoxen (Ovibos moschatus), with a focus on plant cell wall degrading enzymes. Polyadenylated RNA (mRNA) was sequenced on the Illumina Genome Analyzer II system and 2.8 gigabases of sequences were obtained and 59129 contigs assembled. Plant cell wall degrading enzyme modules including glycoside hydrolases, carbohydrate esterases and polysaccharide lyases were identified from over 2500 contigs. These included a number of glycoside hydrolase family 6 (GH6), GH48 and swollenin modules, which have rarely been described in previous gut metagenomic studies. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The muskoxen rumen metatranscriptome demonstrates a much higher percentage of cellulase enzyme discovery and an 8.7x higher rate of total carbohydrate active enzyme discovery per gigabase of sequence than previous rumen metagenomes. This study provides a snapshot of eukaryotic gene expression in the muskoxen rumen, and identifies a number of candidate genes coding for potentially valuable lignocellulolytic enzymes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».