Translational activity is uncoupled from nucleic acid content in bacterial cells of the human gut microbiota
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Changes in bacterial diversity in the human gut have been associated with many conditions, despite not always reflecting changes in bacterial activity. Methods linking bacterial identity to function are needed for improved understanding of how bacterial communities adapt and respond to their environment, including the gut. Here, we optimized bioorthogonal non-canonical amino acid tagging (BONCAT) for the gut microbiota and combined it with fluorescently activated cell sorting and sequencing (FACS-Seq) to identify the translationally active members of the community. We then used this novel technique to compare with other bulk community measurements of activity and viability: relative nucleic acid content and membrane damage. The translationally active bacteria represent about half of the gut microbiota, and are not distinct from the whole community. The high nucleic acid content bacteria also represent half of the gut microbiota, but are distinct from the whole community and correlate with the damaged subset. Perturbing the community with xenobiotics previously shown to alter bacterial activity but not diversity resulted in stronger changes in the distinct physiological fractions than in the whole community. BONCAT is a suitable method to probe the translationally active members of the gut microbiota, and combined with FACS-Seq, allows for their identification. The high nucleic acid content bacteria are not necessarily the protein-producing bacteria in the community; thus, further work is needed to understand the relationship between nucleic acid content and bacterial metabolism in the human gut. Considering physiologically distinct subsets of the gut microbiota may be more informative than whole-community profiling.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle