Bacteria of the human gut microbiome catabolize red seaweed glycans with carbohydrate-active enzyme updates from extrinsic microbes
Notice bibliographique
Résumé
Humans host an intestinal population of microbes--collectively referred to as the gut microbiome--which encode the carbohydrate active enzymes, or CAZymes, that are absent from the human genome. These CAZymes help to extract energy from recalcitrant polysaccharides. The question then arises as to if and how the microbiome adapts to new carbohydrate sources when modern humans change eating habits. Recent metagenome analysis of microbiomes from healthy American, Japanese, and Spanish populations identified putative CAZymes obtained by horizontal gene transfer from marine bacteria, which suggested that human gut bacteria evolved to degrade algal carbohydrates-for example, consumed in form of sushi. We approached this hypothesis by studying such a polysaccharide utilization locus (PUL) obtained by horizontal gene transfer by the gut bacterium Bacteroides plebeius. Transcriptomic and growth experiments revealed that the PUL responds to the polysaccharide porphyran from red algae, enabling growth on this carbohydrate but not related substrates like agarose and carrageenan. The X-ray crystallographic and biochemical analysis of two proteins encoded by this PUL, BACPLE_01689 and BACPLE_01693, showed that they are β-porphyranases belonging to glycoside hydrolase families 16 and 86, respectively. The product complex of the GH86 at 1.3 Å resolution highlights the molecular details of porphyran hydrolysis by this new porphyranase. Combined, these data establish experimental support for the argument that CAZymes and associated genes obtained from extrinsic microbes add new catabolic functions to the human gut microbiome.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».