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Enregistrement W2973819742 · doi:10.1101/772483

Deep characterization of the protein lysine acetylation in human gut microbiome and its alterations in patients with Crohn’s disease

2019· preprint· en· W2973819742 sur OpenAlexafffund
Xu Zhang, Zhibin Ning, Janice Mayne, Shelley A. Deeke, Krystal Walker, Charles L. Farnsworth, Matthew P. Stokes, David Mack, Alain Stintzi, Daniel Figeys

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésMicrobiomeLysineBiologyAcetylationMetagenomicsFirmicutesBacteroidetesBiochemistryMicrobiologyComputational biologyAmino acidGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metagenomic and metaproteomic approaches have been used to study the composition and functions of the microbiota. However, no studies have examined post-translational modifications (PTM) on human microbiome proteins at the metaproteome level, and it remains unknown whether the microbial PTM is altered or not in patient microbiome. Herein we used anti-acetyl-lysine (Kac) antibody enrichment strategy and mass spectrometry to characterize the protein lysine acetylation in human microbiome, which successfully identified 35,200 Kac peptides corresponding to 31,821 Kac sites from the microbial or host proteins in human gut microbiome samples. The gut microbial proteins exhibited Kac motifs that were distinct from those of human proteins. Functional analysis showed that microbial Kac proteins were significantly enriched in energy production and abundant in enzymes related to transferases and oxidoreductases. Applying to the analysis of pediatric Crohn’s disease (CD) patient microbiome identified 52 host and 136 microbial protein Kac sites that were differentially abundant in CD versus controls. Interestingly, most of the decreased Kac sites in CD were derived from Firmicutes and most of the increased sites were derived from Bacteroidetes. Forty-six out of the 52 differentially abundant human protein Kac sites were increased in CD patients, including those on calprotectin, lactotransferrin and immunoglobulins. Taken together, this study provides an efficient approach to study the lysine acetylation in microbiome and revealed taxon-specific alterations in the lysine acetylome as well as changes in host protein acetylation levels in intestinal samples during the on-set of disease in CD 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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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