MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3148165551 · doi:10.1101/2021.03.29.437612

Ultra-sensitive isotope probing to quantify activity and substrate assimilation in microbiomes

2021· preprint· en· W3148165551 sur OpenAlexafffund
Manuel Kleiner, Angela Kouris, Marlene Jensen, Grace D’Angelo, Yihua Liu, Abigail Korenek, Nikola Tolić, Timo Sachsenberg, Janine McCalder, Mary Lipton, Marc Strous

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanada First Research Excellence FundNational Institute of Food and AgricultureNovo Nordisk FondenNational Institute of General Medical SciencesNovo NordiskU.S. Department of AgricultureNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of AlbertaFoundation for Food and Agriculture ResearchUniversity of CalgaryNational Science Foundation
Mots-clésStable-isotope probingMetaproteomicsMicrobiomeIsotopeIsotopic labelingBiologyBiogeochemical cycleStable isotope ratioMetagenomicsComputational biologyChemistryBioinformaticsBacteriaBiochemistryGeneticsEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stable isotope probing (SIP) approaches are a critical tool in microbiome research to determine associations between species and substrates. The application of these approaches ranges from studying microbial communities important for global biogeochemical cycling to host-microbiota interactions in the intestinal tract. Current SIP approaches, such as DNA-SIP or nanoSIMS, are limited in terms of sensitivity, resolution or throughput. Here we present an ultra-sensitive, high-throughput protein-based stable isotope probing approach (Protein-SIP), which cuts cost for labeled substrates by ∼90% as compared to other SIP and Protein-SIP approaches and thus enables isotope labeling experiments on much larger scales and with higher replication. It allows for the determination of isotope incorporation into microbiome members with species level resolution using standard metaproteomics LC-MS/MS measurements. The analysis has been implemented as an open-source application ( https://sourceforge.net/projects/calis-p/ ). We demonstrate sensitivity, precision and accuracy using bacterial cultures and mock communities with different labeling schemes. Furthermore, we benchmark our approach against two existing Protein-SIP approaches and show that in the low labeling range used our approach is the most sensitive and accurate. Finally, we measure translational activity using 18O heavy water labeling in a 63-species community derived from human fecal samples grown on media simulating two different diets. Activity could be quantified on average for 27 species per sample, with 9 species showing significantly higher activity on a high protein diet, as compared to a high fiber diet. Surprisingly, among the species with increased activity on high protein were several Bacteroides species known as fiber consumers. Apparently, protein supply is a critical consideration when assessing growth of intestinal microbes on fiber, including fiber based prebiotics. In summary, we demonstrate that our Protein-SIP approach allows for the ultra-sensitive (0.01% to 10% label) detection of stable isotopes of elements found in proteins, using standard metaproteomics data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetAdvanced Proteomics Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207