Enhanced cultured diversity of the mouse gut microbiota enables custom-made synthetic communities
Notice bibliographique
Résumé
Microbiome research is hampered by the fact that many bacteria are still unknown and by the lack of publicly available isolates. Fundamental and clinical research is in need of comprehensive and well-curated repositories of cultured bacteria from the intestine of mammalian hosts. In this work, we expanded the mouse intestinal bacterial collection ( www.dsmz.de/miBC ) to 212 strains, all publicly available and taxonomically described. This includes the study of strain-level diversity, small-sized bacteria, and the isolation and characterization of the first cultured members of one novel family, 10 novel genera, and 39 novel species. We demonstrate the value of this collection by performing two studies. First, metagenome-educated design allowed establishing custom synthetic communities (SYNs) that reflect different susceptibilities to DSS-induced colitis. Second, nine phylogenetically and functionally diverse species were used to amend the Oligo-Mouse Microbiota (OMM)12 model [Brugiroux et al. 2016 Nat Microbiol]. These strains compensated for differences observed between gnotobiotic OMM12 and specific pathogen-free (SPF) mice at multiple levels, including body composition and immune cell populations ( e . g ., T-cell subtypes) in the intestine and associated lymphoid tissues. Ready-to-use OMM stocks are available to the community for use in future studies. In conclusion, this work improves our knowledge of gut microbiota diversity in mice and enables functional studies via the modular use of isolates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».