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Enregistrement W2901345918 · doi:10.1101/471110

Acquired interbacterial defense systems protect against interspecies antagonism in the human gut microbiome

2018· preprint· en· W2901345918 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin D. Ross, Adrian J. Verster, Matthew C. Radey, Danica T. Schmidtke, Christopher E. Pope, Lucas R. Hoffman, Adeline M. Hajjar, S. Brook Peterson, Elhanan Borenstein, Joseph D. Mougous

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLife Sciences Research FoundationBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésBiologyMicrobiomeAntagonismGeneGenomeHuman microbiomeComputational biologyGeneticsToxinMicrobiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact of direct interactions between co-resident microbes on microbiome composition is not well understood. Here we report the occurrence of acquired interbacterial defense (AID) gene clusters in bacterial residents of the human gut microbiome. These clusters encode arrays of immunity genes that protect against type VI secretion toxin-mediated intra- and inter-species bacterial antagonism. Moreover, the clusters reside on mobile elements and we demonstrate that their transfer is sufficient to confer toxin resistance in vitro and in gnotobiotic mice. Finally, we identify and validate the protective capacity of a recombinase-associated AID subtype ( r AID-1) present broadly in Bacteroidales genomes. These r AID-1 gene clusters have a structure suggestive of active gene acquisition and include predicted immunity factors of toxins deriving from diverse organisms. Our data suggest that neutralization of contact-dependent interbacterial antagonism via AID systems shapes human gut microbiome ecology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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