Mapping Gene-Microbe Interactions: Insights from Functional Genomics Co-culture Experiments between <i>Saccharomyces cerevisiae</i> and <i>Pseudomonas</i> spp
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial interactions contribute to shape ecosystems and their functions. The interplay between microorganisms also shapes the evolutionary trajectory of each species, by imposing metabolic and physiological selective pressures. The mechanisms underlying these interactions are thus of interest to improve our understanding of microbial evolution at the genetic level. Here we applied a functional genomics approach in the model yeast Saccharomyces cerevisiae to identify the fitness determinants of naïve biotic interactions. We used a barcoded prototroph yeast deletion collection to perform pooled fitness competitions in co-culture with seven Pseudomonas spp natural isolates. We found that co-culture had a positive impact on fitness profiles, as in general the deleterious effects of loss of function in our nutrient-poor media were mitigated. In total, 643 genes showed a fitness difference in co-culture, most of which can be explained by a media diversification procured by bacterial metabolism. However, a large fraction (36%) of gene-microbe interactions could not be recaptured in cell-free supernatant experiments, showcasing that feedback mechanisms or physical contacts modulate these interactions. Also, the gene list of some co-cultures was enriched with homologs in other eukaryote species, suggesting a variable degree of specificity underlying the mechanisms of biotic interactions and that these interactions could also exist in other organisms. Our results illustrate how microbial interactions can contribute to shape the interplay between genomes and species interactions, and that S. cerevisiae is a powerful model to study the impact of biotic interactions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».