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Enregistrement W3125841184 · doi:10.1186/s40168-020-00977-9

Seasonal shifts in the gut microbiome indicate plastic responses to diet in wild geladas

2021· article· en· W3125841184 sur OpenAlexfundno aff
Alice Baniel, Katherine R. Amato, Jacinta C. Beehner, Thore J. Bergman, Arianne Mercer, Rachel F. Perlman, Lauren Petrullo, Laurie J. Reitsema, Sierra Sams, Amy Lu, Noah Snyder‐Mackler

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingUniversity of MichiganCanadian Institute for Advanced ResearchArizona State UniversityLeakey FoundationNational Institutes of HealthStony Brook UniversityNational Science Foundation
Mots-clésBiologyMicrobiomeGut floraZoologyMicrobial ecologyEcologyPrimateBacteriaImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adaptive shifts in gut microbiome composition are one route by which animals adapt to seasonal changes in food availability and diet. However, outside of dietary shifts, other potential environmental drivers of gut microbial composition have rarely been investigated, particularly in organisms living in their natural environments. RESULTS: Here, we generated the largest wild nonhuman primate gut microbiome dataset to date to identify the environmental drivers of gut microbial diversity and function in 758 samples collected from wild Ethiopian geladas (Theropithecus gelada). Because geladas live in a cold, high-altitude environment and have a low-quality grass-based diet, they face extreme thermoregulatory and energetic constraints. We tested how proxies of food availability (rainfall) and thermoregulatory stress (temperature) predicted gut microbiome composition of geladas. The gelada gut microbiome composition covaried with rainfall and temperature in a pattern that suggests distinct responses to dietary and thermoregulatory challenges. Microbial changes were driven by differences in the main components of the diet across seasons: in rainier periods, the gut was dominated by cellulolytic/fermentative bacteria that specialized in digesting grass, while during dry periods the gut was dominated by bacteria that break down starches found in underground plant parts. Temperature had a comparatively smaller, but detectable, effect on the gut microbiome. During cold and dry periods, bacterial genes involved in energy, amino acid, and lipid metabolism increased, suggesting a stimulation of fermentation activity in the gut when thermoregulatory and nutritional stress co-occurred, and potentially helping geladas to maintain energy balance during challenging periods. CONCLUSION: Together, these results shed light on the extent to which gut microbiota plasticity provides dietary and metabolic flexibility to the host, and might be a key factor to thriving in changing environments. On a longer evolutionary timescale, such metabolic flexibility provided by the gut microbiome may have also allowed members of Theropithecus to adopt a specialized diet, and colonize new high-altitude grassland habitats in East Africa. Video abstract.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations250
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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