A metaproteomics method to determine carbon sources and assimilation pathways of species in microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measurements of the carbon stable isotope ratio (δ 13 C) are widely used in biology to address major questions regarding food sources and metabolic pathways used by organisms. Measurement of these so called stable carbon isotope fingerprints (SIFs) for microbes involved in biogeochemical cycling and microbiota of plants and animals have led to major discoveries in environmental microbiology. Currently, obtaining SIFs for microbial communities is challenging as the available methods either only provide limited taxonomic resolution, such as with the use of lipid biomarkers, or are limited in throughput, such as NanoSIMS imaging of single cells. Here we present “direct Protein-SIF” and the Calis-p software package ( https://sourceforge.net/projects/calis-p/ ), which enable high-throughput measurements of accurate δ 13 C values for individual species within a microbial community. We benchmark the method using 20 pure culture microorganisms and show that the method reproducibly provides SIF values consistent with gold standard bulk measurements performed with an isotope ratio mass spectrometer. Using mock community samples, we show that SIF values can also be obtained for individual species within a microbial community. Finally, a case study of an obligate bacteria-animal symbiosis showed that direct Protein-SIF confirms previous physiological hypotheses and can provide unexpected new insights into the symbionts’ metabolism. This confirms the usefulness of this new approach to accurately determine δ 13 C values for different species in microbial community samples. Significance To understand the roles that microorganisms play in diverse environments such as the open ocean and the human intestinal tract, we need an understanding of their metabolism and physiology. A variety of methods such as metagenomics and metaproteomics exist to assess the metabolism of environmental microorganisms based on gene content and gene expression. These methods often only provide indirect evidence for which substrates are used by a microorganism in a community. The direct Protein-SIF method that we developed allows linking microbial species in communities to the environmental carbon sources they consume by determining their stable carbon isotope signature. Direct Protein-SIF also allows assessing which carbon fixation pathway is used by autotrophic microorganisms that directly assimilate CO 2 .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».