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Enregistrement W2799259735 · doi:10.1101/304840

Illuminating the microbiome’s dark matter: a functional genomic toolkit for the study of human gut Actinobacteria

2018· preprint· en· W2799259735 sur OpenAlexafffund
Jordan E. Bisanz, Paola Soto-Perez, Kathy N. Lam, Elizabeth N. Bess, Henry J. Haiser, Emma Allen‐Vercoe, Vayu Maini Rekdal, Emily P. Balskus, Peter J. Turnbaugh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchSandler FoundationSearle Scholars ProgramDamon Runyon Cancer Research Foundation
Mots-clésPhylumBiologyActinobacteriaBacteroidetesMicrobiomeGeneticsGenomeFirmicutesHuman microbiomeEvolutionary biologyComputational biologyGene16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the remarkable evolutionary and metabolic diversity found within the human microbiome, the vast majority of mechanistic studies focus on two phyla: the Bacteroidetes and the Proteobacteria. Generalizable tools for studying the other phyla are urgently needed in order to transition microbiome research from a descriptive to a mechanistic discipline. Here, we focus on the Coriobacteriia class within the Actinobacteria phylum, detected in the distal gut of 90% of adult individuals around the world, which have been associated with both chronic and infectious disease, and play a key role in the metabolism of pharmaceutical, dietary, and endogenous compounds. We established, sequenced, and annotated a strain collection spanning 14 genera, 8 decades, and 3 continents, with a focus on Eggerthella lenta . Genome-wide alignments revealed inconsistencies in the taxonomy of the Coriobacteriia for which amendments have been proposed. Re-sequencing of the E. lenta type strain from multiple culture collections and our laboratory stock allowed us to identify errors in the finished genome and to identify point mutations associated with antibiotic resistance. Analysis of 24 E. lenta genomes revealed an “open” pan-genome suggesting we still have not fully sampled the genetic and metabolic diversity within this bacterial species. Consistent with the requirement for arginine during in vitro growth, the core E. lenta genome included the arginine dihydrolase pathway. Surprisingly, glycolysis and the citric acid cycle was also conserved in E. lenta despite the lack of evidence for carbohydrate utilization. We identified a species-specific marker gene and validated a multiplexed quantitative PCR assay for simultaneous detection of E. lenta and specific genes of interest from stool samples. Finally, we demonstrated the utility of comparative genomics for linking variable genes to strain-specific phenotypes, including antibiotic resistance and drug metabolism. To facilitate the continued functional genomic analysis of the Coriobacteriia, we have deposited the full collection of strains in DSMZ and have written a general software tool (ElenMatchR) that can be readily applied to novel phenotypic traits of interest. Together, these tools provide a first step towards a molecular understanding of the many neglected but clinically-relevant members of the human gut microbiome.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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