Separation of cohorts on the basis of bacterial type IV conjugation systems identified from metagenomic assemblies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conjugation enables the exchange of genetic elements throughout environments, including the human gut microbiome. Conjugative elements can carry and transfer clinically relevant metabolic pathways which makes precise identification of these systems in metagenomic samples clinically important. Here, we outline two distinct methods to identify conjugative systems in the human gut microbiome. We first show that conjugative systems exhibit strong population and age-level stratification. Additionally, we find that the total relative abundance of all conjugative systems present in a sample is not an informative metric to use, regardless of the method of identifying the systems. Finally, we demonstrate that the majority of assembled conjugative systems are not included within metagenomic bins, and that only a small proportion of the binned conjugative systems are included in “high-quality” metagenomic bins. Our findings highlight that conjugative systems differ between general North Americans and a cohort of North American pre-term infants, revealing a potential use as an age-related biomarker. Furthermore, conjugative systems can distinguish between other geographical-based cohorts. Our findings emphasize the need to identify and analyze conjugative systems outside of standard metagenomic binning pipelines. Importance The human gut microbiome is increasingly being associated with human health outcomes through shotgun metagenomic sequencing. The usual approach of metagenomic-level analyses is to bin assembled sequences into approximations of bacterial genomes and perform further investigations on the resultant bins. Here, we show that type IV conjugative systems differ between age and geographically-based cohorts and that these systems are systematically excluded by binning algorithms. We suggest that analysis of type IV conjugative systems should be added to the current metagenomic analysis approaches as they contain much information that could explain differences between cohorts beyond those we investigated.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».