Deep Metaproteomics Approach for the Study of Human Microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Host-microbiome interactions have been shown to play important roles in human health and diseases. Most of the current studies of the microbiome have been performed by genomic approaches through next-generation sequencing. Technologies, such as metaproteomics, for functional analysis of the microbiome are needed to better understand the intricate host-microbiome interactions. However, significant efforts to improve the depth and resolution of gut metaproteomics are still required. In this study, we combined an efficient sample preparation technique, high resolution mass spectrometry, and metaproteomic bioinformatics tools to perform ultradeep metaproteomic analysis of human gut microbiome from stool. We reported the deepest analysis of the microbiome to date with an average of 20 558 protein groups identified per sample analysis. Moreover, strain resolution taxonomic and pathway analysis using deep metaproteomics revealed strain level variations, in particular for Faecalibacterium prausnitzii, in the microbiome from the different individuals. We also reported that the human proteins identified in stool samples are functionally enriched in extracellular region pathways and in particular those proteins involved in defense response against microbial organisms. Deep metaproteomics is a promising approach to perform in-depth microbiome analysis and simultaneously reveals both human and microbial changes that are not readily apparent using the standard genomic approaches.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».