Analysis of global human gut metagenomes shows that metabolic resilience potential for short-chain fatty acid production is strongly influenced by lifestyle
Notice bibliographique
Résumé
High taxonomic diversity in non-industrial human gut microbiomes is often interpreted as beneficial; however, it is unclear if taxonomic diversity engenders ecological resilience (i.e. community stability and metabolic continuity). We estimate resilience through genus and species-level richness, phylogenetic diversity, and evenness in short-chain fatty acid (SCFA) production among a global gut metagenome panel of 12 populations (n = 451) representing industrial and non-industrial lifestyles, including novel metagenomic data from Burkina Faso (n = 90). We observe significantly higher genus-level resilience in non-industrial populations, while SCFA production in industrial populations is driven by a few phylogenetically closely related species (belonging to Bacteroides and Clostridium), meaning industrial microbiomes have low resilience potential. Additionally, database bias obfuscates resilience estimates, as we were 2-5 times more likely to identify SCFA-encoding species in industrial microbiomes compared to non-industrial. Overall, we find high phylogenetic diversity, richness, and evenness of bacteria encoding SCFAs in non-industrial gut microbiomes, signaling high potential for resilience in SCFA production, despite database biases that limit metagenomic analysis of non-industrial populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».