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Enregistrement W2898659010 · doi:10.3389/fmicb.2018.02559

Metagenomics-Based, Strain-Level Analysis of Escherichia coli From a Time-Series of Microbiome Samples From a Crohn's Disease Patient

2018· article· en· W2898659010 sur OpenAlexaff
Xin Fang, Jonathan M. Monk, Sergey Nurk, Margarita Akseshina, Qiyun Zhu, Christopher Gemmell, Connor Gianetto-Hill, Nelly Leung, Richard Szubin, Jon G. Sanders, Paul L. Beck, Weizhong Li, William J. Sandborn, Scott D. Gray‐Owen, Rob Knight, Emma Allen‐Vercoe, Bernhard Ø. Palsson, Larry Smarr

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthNovo Nordisk FondenDanmarks Tekniske UniversitetRussian Science FoundationNovo NordiskFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMetagenomicsEscherichia coliBiologyMicrobiomeDysbiosisMicrobiologyStrain (injury)VirulenceInflammatory bowel diseaseRelative species abundanceDiseaseGeneticsAbundance (ecology)GeneMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dysbiosis of the gut microbiome, including elevated abundance of putative leading bacterial triggers such as E. coli in inflammatory bowel disease (IBD) patients, is of great interest. To date, most E. coli studies in IBD patients are focused on clinical isolates, overlooking their relative abundances and turnover over time. Metagenomics-based studies, on the other hand, are less focused on strain-level investigations. Here, using recently developed bioinformatic tools, we analyzed the abundance and properties of specific E. coli strains in a Crohn’s disease (CD) patient longitudinally, while also considering the composition of the entire community over time. In this report, we conducted a pilot study on metagenomic-based, strain-level analysis of a time-series of E. coli strains in a left-sided CD patient, who exhibited sustained levels of E. coli greater than 100X healthy. We: 1) mapped out the composition of the gut microbiome over time, particularly the presence of E. coli strains, and found that the abundance and dominance of specific E. coli strains in the community varied over time; 2) performed strain-level de novo assemblies of seven dominant E. coli strains, and illustrated disparity between these strains in both phylogenetic origin and genomic content; 3) observed that strain ST1 (recovered during peak inflammation) is highly similar to known pathogenic AIEC strains NC101 and LF82 in both virulence factors and metabolic functions, while other strains (ST2-ST7) that were collected during more stable states displayed diverse characteristics; 4) isolated, sequenced, experimentally characterized ST1, and confirmed the accuracy of the de novo assembly; and 5) assessed growth capability of ST1 with a newly reconstructed genome-scale metabolic model of the strain, and showed its potential to use substrates found abundantly in the human gut to outcompete other microbes. In conclusion, inflammation status (assessed by the C-reactive protein and calprotectin) is likely correlated with the abundance of a subgroup of E. coli strains with specific traits. Therefore, strain-level time-series analysis of dominant E. coli strains in a CD patient is highly informative, and motivates a study of a larger cohort of IBD patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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