Metaproteomic and 16S rRNA Gene Sequencing Analysis of the Infant Fecal Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
A metaproteomic analysis was conducted on the fecal microbiome of eight infants to characterize global protein and pathway expression. Although mass spectrometry-based proteomics is now a routine tool, analysis of the microbiome presents specific technical challenges, including the complexity and dynamic range of member taxa, the need for well-annotated metagenomic databases, and high inter-protein sequence redundancy and similarity. In this study, an approach was developed for assessment of biological phenotype and metabolic status, as a functional complement to DNA sequence analysis. Fecal samples were prepared and analysed by tandem mass spectrometry and a homology-based meta-clustering strategy was used to combine peptides from multiple species into representative proteins. In total, 15,250 unique peptides were sequenced and assigned to 2154 metaclusters, which were then assigned to pathways and functional groups. Differences were noted in several pathways, consistent with the dominant genera observed in different subjects. Although this study was not powered to draw conclusions from the comparisons, the results obtained demonstrate the applicability of this approach and provide the methods needed for performing semi-quantitative comparisons of human fecal microbiome composition, physiology and metabolism, as well as a more detailed assessment of microbial composition in comparison to 16S rRNA gene sequencing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».