MetaPro-IQ: a universal metaproteomic approach to studying human and mouse gut microbiota
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
BACKGROUND: The gut microbiota has been shown to be closely associated with human health and disease. While next-generation sequencing can be readily used to profile the microbiota taxonomy and metabolic potential, metaproteomics is better suited for deciphering microbial biological activities. However, the application of gut metaproteomics has largely been limited due to the low efficiency of protein identification. Thus, a high-performance and easy-to-implement gut metaproteomic approach is required. RESULTS: In this study, we developed a high-performance and universal workflow for gut metaproteome identification and quantification (named MetaPro-IQ) by using the close-to-complete human or mouse gut microbial gene catalog as database and an iterative database search strategy. An average of 38 and 33 % of the acquired tandem mass spectrometry (MS) spectra was confidently identified for the studied mouse stool and human mucosal-luminal interface samples, respectively. In total, we accurately quantified 30,749 protein groups for the mouse metaproteome and 19,011 protein groups for the human metaproteome. Moreover, the MetaPro-IQ approach enabled comparable identifications with the matched metagenome database search strategy that is widely used but needs prior metagenomic sequencing. The response of gut microbiota to high-fat diet in mice was then assessed, which showed distinct metaproteome patterns for high-fat-fed mice and identified 849 proteins as significant responders to high-fat feeding in comparison to low-fat feeding. CONCLUSIONS: We present MetaPro-IQ, a metaproteomic approach for highly efficient intestinal microbial protein identification and quantification, which functions as a universal workflow for metaproteomic studies, and will thus facilitate the application of metaproteomics for better understanding the functions of gut microbiota in health and disease.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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