Hundreds of viral families in the healthy infant gut
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The gut microbiome (GM) is shaped through infancy and plays a major role in determining susceptibility to chronic inflammatory diseases later in life. Bacteriophages (phages) are known to modulate bacterial populations in numerous ecosystems, including the gut. However, virome data is difficult to analyse because it mostly consists of unknown viruses, i.e. viral dark matter. Here, we manually resolved the viral dark matter in the largest human virome study published to date. Fecal viromes from a cohort of 647 infants at 1 year of age were deeply sequenced and analysed through successive rounds of clustering and curation. We uncovered more than ten thousand viral species distributed over 248 viral families falling within 17 viral order-level clades. Most of the defined viral families and orders were novel and belonged to the Caudoviricetes viral class. Bacterial hosts were predicted for 79% of the viral species using CRISPR spacers, including those in metagenomes from the same fecal samples. While Bacteroides -infecting Crassphages were present, novel viral families were more predominant, including phages infecting Clostridiales and Bifidobacterium . Phage lifestyles were determined for more than three thousand caudoviral species. Lifestyles were homogeneous at the family level for 149 Caudoviricetes families, including 32 families that were found to be virulent, while 117 were temperate. Virulent phage families were more abundant but temperate ones were more diverse and widespread. Together, the viral families found in this study represent a major expansion of existing bacteriophage taxonomy.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».