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Enregistrement W4220947876 · doi:10.1101/2022.03.23.485530

Bacteriophages Playing Nice: Lysogenic bacteriophage replication stable in the human gut microbiota

2022· preprint· en· W4220947876 sur OpenAlexaff
Steven G. Sutcliffe, Alejandro Reyes, Corinne F. Maurice

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProphageLysogenic cycleLytic cycleBiologyBacteriophageGeneticsPopulationTemperatenessMicrobiologyVirusGeneEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1.1. Abstract The human gut is a dense microbial community, of which bacteria and bacteriophages are the majority. Bacteriophages, viruses of bacteria, exist stably, without major fluctuations in the gut of healthy individuals. This stability appears to be due to an absence of ‘kill-the-winner’ dynamics, and the existence of ‘piggy-back-the-winner’ dynamics, where lysogenic replication rather than lytic replication occurs. Revisiting the deep-viral sequencing data of a healthy individual studied over 2.4 years, we were able to improve our understanding of how these dynamics occur in healthy individuals. We assembled prophages from bacterial metagenomic data and show that these prophages were continually switching from lysogenic to lytic replication. Prophages were the source of a stable extracellular phage population continually present in low abundance, in comparison to the lytic-phage population, where taxonomic diversity diverged over 2.4 years. The switch to lytic replication, or prophage induction, appears to occur mostly through spontaneous prophage induction. The observed phage dynamics of regular spontaneous induction are ecologically important as they allow prophages to maintain their ability to replicate, avoiding degradation and their loss from the gut microbiota. 1.2. Significance Statement It has been eight years since Minot and colleagues published their landmark longitudinal study of phages in the gut. In the years following, the bioinformatic field improved in great strides, including the methods of bacterial-genome assembly, phage-identification, and prophage detection. We leveraged the unprecedented deep sequencing of phages in this dataset by adding bacterial assembly and prophage detection analyzes. We show clearly for the first time that ‘piggy-back-the-winner’ dynamics are maintained in the gut through spontaneous prophage induction, and not widespread triggered prophage induction. These dynamics play an important ecological role by creating a stable subpopulation of phages, which could help explain how phages are maintained over the 2.4 years timeframe that this individual was studied.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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