How Microbes Shape Their Communities? A Microbial Community Model Based on Functional Genes
Notice bibliographique
Résumé
Exploring the mechanisms of maintaining microbial community structure is important to understand biofilm development or microbiota dysbiosis. In this paper, we propose a functional gene-based composition prediction (FCP) model to predict the population structure composition within a microbial community. The model predicts the community composition well in both a low-complexity community as acid mine drainage (AMD) microbiota, and a complex community as human gut microbiota. Furthermore, we define community structure shaping (CSS) genes as functional genes crucial for shaping the microbial community. We have identified CSS genes in AMD and human gut microbiota samples with FCP model and find that CSS genes change with the conditions. Compared to essential genes for microbes, CSS genes are significantly enriched in the genes involved in mobile genetic elements, cell motility, and defense mechanisms, indicating that the functions of CSS genes are focused on communication and strategies in response to the environment factors. We further find that it is the minority, rather than the majority, which contributes to maintaining community structure. Compared to health control samples, we find that some functional genes associated with metabolism of amino acids, nucleotides, and lipopolysaccharide are more likely to be CSS genes in the disease group. CSS genes may help us to understand critical cellular processes and be useful in seeking addable gene circuitries to maintain artificial self-sustainable communities. Our study suggests that functional genes are important to the assembly of microbial communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».