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Enregistrement W3089731755 · doi:10.1101/2020.09.30.319558

Pangenome sequence evolution within human gut microbiomes is explained by gene-specific rather than host-specific selective pressures

2020· preprint· en· W3089731755 sur OpenAlexafffund
Arnaud N’Guessan, Ilana Brito, Adrian W.R. Serohijos, B. Jesse Shapiro

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésBiologyMobile genetic elementsGeneHorizontal gene transferGeneticsEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)Negative selectionPopulationGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pangenomes – the cumulative set of genes encoded by a species – arise from evolutionary forces including horizontal gene transfer (HGT), drift, and selection. The relative importance of drift and selection in shaping pangenome structure has been recently debated, and the role of sequence evolution (point mutations) within mobile genes has been largely ignored, with studies focusing mainly on patterns of gene presence or absence. The effects of drift, selection, and HGT on pangenome evolution likely depends on the time scale being studied, ranging from ancient ( e.g. , between distantly related species) to recent ( e.g. , within a single animal host), and the unit of selection being considered ( e.g. , the gene, whole genome, microbial species, or human host). To shed light on pangenome evolution within microbiomes on relatively recent time scales, we investigate the selective pressures acting on mobile genes using a dataset that previously identified such genes in the gut metagenomes of 176 Fiji islanders. We mapped the metagenomic reads to mobile genes to call single nucleotide variants (SNVs) and calculate population genetic metrics that allowed us to infer deviations from a neutral evolutionary model. We found that mobile gene sequence evolution varied more by gene family than by human social attributes, such as household or village membership, suggesting that selection at the level of gene function is most relevant on these short time scales. Patterns of mobile gene sequence evolution could be qualitatively recapitulated with a simple evolutionary simulation, without the need to invoke an adaptive advantage of mobile genes to their bacterial host genome. This suggests that, at least on short time scales, a majority of the pangenome need not be adaptive. On the other hand, a subset of gene functions including defense mechanisms and secondary metabolism showed an aberrant pattern of molecular evolution, consistent with species-specific selective pressures or negative frequency-dependent selection not seen in prophages, transposons, or other gene categories. That mobile genes of different functions behave so differently suggests stronger selection at the gene level, rather than at the genome level. While pangenomes may be largely adaptive to their bacterial hosts on longer evolution time scales, here we show that, on shorter “human” time scales, drift and gene-specific selection predominate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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