Microbial DNA on the move: sequencing based detection and analysis of transduced DNA in pure cultures and microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Horizontal gene transfer (HGT) plays a central role in microbial evolution. Our understanding of the mechanisms, frequency and taxonomic range of HGT in polymicrobial environments is limited, as we currently rely on historical HGT events inferred from genome sequencing and studies involving cultured microorganisms. We lack approaches to observe ongoing HGT in microbial communities. To address this knowledge gap, we developed a DNA sequencing based “transductomics” approach that detects and characterizes microbial DNA transferred via transduction. We validated our approach using model systems representing a range of transduction modes and show that we can detect numerous classes of transducing DNA. Additionally, we show that we can use this methodology to obtain insights into DNA transduction among all major taxonomic groups of the intestinal microbiome. This work extends the genomic toolkit for the broader study of mobile DNA within microbial communities and could be used to understand how phenotypes spread within microbiomes. Significance Statement Microbes can rapidly evolve new capabilities by acquiring genes from other organisms through a process called horizontal gene transfer (HGT). HGT occurs via different routes, one of which is by the transfer of DNA carried by microbe infecting viruses (phages) or virus-like agents. This process is called transduction and has primarily been studied in the lab using pure cultures or indirectly in environmental communities by analyzing signatures in microbial genomes revealing past transduction events. The transductomics approach that we present here, allows for the detection and characterization of genes that are potentially transferred between microbes in complex microbial communities at the time of measurement and thus provides insights into real-time ongoing horizontal gene transfer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».