MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982505386 · doi:10.1128/aem.01922-19

Prophages in Lactobacillus reuteri Are Associated with Fitness Trade-Offs but Can Increase Competitiveness in the Gut Ecosystem

2019· article· en· W2982505386 sur OpenAlexaff
Jee‐Hwan Oh, Xiaoxi B. Lin, Shenwei Zhang, Stephanie Tollenaar, Mustafa Özçam, Case Dunphy, Jens Walter, Jan-Peter van Pijkeren

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactobacillus reuteriProphageLysogenBiologyMicrobiologyBacteriaMicrobiomeBacteriophageLactobacillusGeneticsEscherichia coliGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteriophages derived from lysogens are abundant in gut microbiomes. Currently, mechanistic knowledge is lacking on the ecological ramifications of prophage carriage yet is essential to explain the abundance of lysogens in the gut. An extensive screen of the bacterial gut symbiont Lactobacillus reuteri revealed that biologically active prophages are widely distributed in this species. L. reuteri 6475 produces phages throughout the mouse intestinal tract, but phage production is associated with reduced fitness of the lysogen. However, phage production provides a competitive advantage in direct competition with a nonlysogenic strain of L. reuteri that is sensitive to these phages. This combination of increased competition with a fitness trade-off provides a potential explanation for the domination of lysogens in gut ecosystem and how lysogens can coexist with sensitive hosts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,166 · 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 tête enseignante, 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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied and Environmental MicrobiologyMême sujetBacteriophages and microbial interactionsTravaux en français237 207