Function is what counts: how microbial community complexity affects species, proteome and pathway coverage in metaproteomics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Metaproteomics is an established method to obtain a comprehensive taxonomic and functional view of microbial communities. After more than a decade, we are now able to describe the promise, reality, and perspectives of metaproteomics and provide useful information about the choice of method, applications, and potential improvement strategies.Areas covered: In this article, we will discuss current challenges of species and proteome coverage, and also highlight functional aspects of metaproteomics analysis of microbial communities with different levels of complexity. To do this, we re-analyzed data from microbial communities with low to high complexity (8, 72, 200 and >300 species). High species diversity leads to a reduced number of protein group identifications in a complex community, and thus the number of species resolved is underestimated. Ultimately, low abundance species remain undiscovered in complex communities. However, we observed that the main functional categories were better represented within complex microbiomes when compared to species coverage.Expert opinion: Our findings showed that even with low species coverage, metaproteomics has the potential to reveal habitat-specific functional features. Finally, we exploit this information to highlight future research avenues that are urgently needed to enhance our understanding of taxonomic composition and functions of complex microbiomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».