<i>In Vitro</i> Metabolic Labeling of Intestinal Microbiota for Quantitative Metaproteomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Intestinal microbiota is emerging as one of the key environmental factors influencing or causing the development of numerous human diseases. Metaproteomics can provide invaluable information on the functional activities of intestinal microbiota and on host-microbe interactions as well. However, the application of metaproteomics in human microbiota studies is still largely limited, in part due to the lack of accurate quantitative intestinal metaproteomic methods. Most current metaproteomic microbiota studies are based on label-free quantification, which may suffer from variability during the separate sample processing and mass spectrometry runs. In this study, we describe a quantitative metaproteomic strategy, using in vitro stable isotopically ((15)N) labeled microbiota as a spike-in reference, to study the intestinal metaproteomes. We showed that the human microbiota were efficiently labeled (>95% (15)N enrichment) within 3 days under in vitro conditions, and accurate light-to-heavy protein/peptide ratio measurements were obtained using a high-resolution mass spectrometer and the quantitative proteomic software tool Census. We subsequently employed our approach to study the in vitro modulating effects of fructo-oligosaccharide and five different monosaccharides on the microbiota. Our methodology improves the accuracy of quantitative intestinal metaproteomics, which would promote the application of proteomics for functional studies of intestinal microbiota.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle