Population density affects the outcome of competition in co-cultures of <i>Gardnerella</i> species isolated from the human vaginal microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Negative frequency-dependent selection is one possible mechanism for maintenance of rare species in communities, but the selective advantage of rare species may be checked at lower overall population densities where resources are abundant. Gardnerella spp. belonging to cpn60 subgroup D, are detected at low levels in vaginal microbiomes and are nutritional generalists relative to other more abundant Gardnerella spp., making them good candidates for negative frequency-dependent selection. The vaginal microbiome is a dynamic environment and the resulting changes in density of the microbiota may explain why subgroup D never gains dominance. To test this, we co-cultured subgroup D isolates with isolates from the more common and abundant subgroup C. Deep amplicon sequencing of rpoB was used to determine proportional abundance of each isolate at 0 h and 72 h in 152 co-cultures, and to calculate change in proportion. D isolates had a positive change in proportional abundance in most co-cultures regardless of initial proportion. Initial density affected the change in proportion of subgroup D isolates either positively or negatively depending on the particular isolates combined, suggesting that growth rate, population density and other intrinsic features of the isolates influenced the outcome. Our results demonstrate that population density is an important factor influencing the outcome of competition between Gardnerella spp. isolated from the human vaginal microbiome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».