Metaproteomics Reveals Growth Phase-Dependent Responses of an <i>In Vitro</i> Gut Microbiota to Metformin
Notice bibliographique
Résumé
Metaproteomics has been used in combination with in vitro gut microbiota models to study drug–microbiome interactions. However, it remains unexplored whether the metaproteomics profile of in vitro gut microbiota responds differently to a same stimulus added at different growth phases. In this study, we cultured a human gut microbiota in 96-deep well plates using a previously validated model. Metformin was added during the lag, log, and stationary phases. Microbiome samples, collected at different time points, were analyzed by optical density and function by metaproteomic. The in vitro gut microbiota growth curves, taxonomy, and functional responses were different depending whether metformin was added during the lag, log, or stationary phases. The addition of drugs at the log phase may lead to the greatest decline of bacterial growth. Metaproteomic analysis suggests that the strength of the metformin effect on the gut microbiome functional profile may be ranked as lag phase > log phase > stationary phase. Metformin added at the lag phase may result in a significantly reduced level of the Clostridiales order and an increased level of the Bacteroides genus, which is different from stimulations during the rest of the growth phases. Metformin may also result in alterations of several pathways, including energy production and conversion, lipid transport and metabolism, translation, ribosomal structure, and biogenesis. Our results indicate that the timing for drug stimulation should be considered when studying drug–microbiome interactions in vitro .
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».