Quantifying fluorescent glycan uptake to elucidate strain-level variability in foraging behaviors of rumen bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbiomes, such as the microbial community that colonizes the rumen, have vast catabolic potential and play a vital role in host health and nutrition. By expanding our understanding of metabolic pathways in these ecosystems, we will garner foundational information for manipulating microbiome structure and function to influence host physiology. Currently, our knowledge of metabolic pathways relies heavily on inferences derived from metagenomics or culturing bacteria in vitro. However, novel approaches targeting specific cell physiologies can illuminate the functional potential encoded within microbial (meta)genomes to provide accurate assessments of metabolic abilities. Using fluorescently labeled polysaccharides, we visualized carbohydrate metabolism performed by single bacterial cells in a complex rumen sample, enabling a rapid assessment of their metabolic phenotype. Specifically, we identified bovine-adapted strains of Bacteroides thetaiotaomicron that metabolized yeast mannan in the rumen microbiome ex vivo and discerned the mechanistic differences between two distinct carbohydrate foraging behaviors, referred to as "medium grower" and "high grower." Using comparative whole-genome sequencing, RNA-seq, and carbohydrate-active enzyme fingerprinting, we could elucidate the strain-level variability in carbohydrate utilization systems of the two foraging behaviors to help predict individual strategies of nutrient acquisition. Here, we present a multi-faceted study using complimentary next-generation physiology and "omics" approaches to characterize microbial adaptation to a prebiotic in the rumen ecosystem. Video abstract.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».