MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3169353850 · doi:10.1093/gbe/evab142

Mobile Gene Sequence Evolution within Individual Human Gut Microbiomes Is Better Explained by Gene-Specific Than Host-Specific Selective Pressures

2021· article· en· W3169353850 sur OpenAlexaff
Arnaud N’Guessan, Ilana Brito, Adrian W.R. Serohijos, B. Jesse Shapiro

Notice bibliographique

RevueGenome Biology and Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneMicrobiomeHost (biology)Evolutionary biologyGeneticsComputational biologySequence (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pangenomes-the cumulative set of genes encoded by a population or species-arise from the interplay of horizontal gene transfer, drift, and selection. The balance of these forces in shaping pangenomes has been debated, and studies to date focused on ancient evolutionary time scales have suggested that pangenomes generally confer niche adaptation to their bacterial hosts. To shed light on pangenome evolution on shorter evolutionary time scales, we inferred the selective pressures acting on mobile genes within individual human microbiomes from 176 Fiji islanders. We mapped metagenomic sequence reads to a set of known mobile genes to identify single nucleotide variants (SNVs) and calculated population genetic metrics to infer deviations from a neutral evolutionary model. We found that mobile gene sequence evolution varied more by gene family than by human social attributes, such as household or village. Patterns of mobile gene sequence evolution could be qualitatively recapitulated with a simple evolutionary simulation without the need to invoke the adaptive value of mobile genes to either bacterial or human hosts. These results stand in contrast with the apparent adaptive value of pangenomes over longer evolutionary time scales. In general, the most highly mobile genes (i.e., those present in more distinct bacterial host genomes) tend to have higher metagenomic read coverage and an excess of low-frequency SNVs, consistent with their rapid spread across multiple bacterial species in the gut. However, a subset of mobile genes-including those involved in defense mechanisms and secondary metabolism-showed a contrasting signature of intermediate-frequency SNVs, indicating species-specific selective pressures or negative frequency-dependent selection on these genes. Together, our evolutionary models and population genetic data show that gene-specific selective pressures predominate over human or bacterial host-specific pressures during the relatively short time scales of a human lifetime.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenome Biology and EvolutionMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207