Biomarker enrichment medium: A defined medium for metabolomic analysis of microbial pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Microbes have diverse metabolic capabilities and differences in these phenotypes are critical for differentiating strains, species, and broader taxa of microorganisms. Recent advances in liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) allow researchers to track the complex combinations of molecules that are taken up by each cell type and to quantify the rates that individual metabolites enter or exit the cells. This metabolomics-based approach allows complex metabolic phenotypes to be captured in a single assay, enables computational models of microbial metabolism to be constructed, and can serve as a diagnostic approach for clinical microbiology. Unfortunately, metabolic phenotypes are directly affected by the molecular composition of the culture medium and many traditional media are subject to molecular-level heterogeneity. Herein, we show that commercially sourced Mueller Hinton (MH) medium, a Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI) approved medium for clinical microbiology, has significant lot-to-lot and supplier-to-supplier variability in the concentrations of individual nutrients. We show that this variability does not affect microbial growth rates but does affect the metabolic phenotypes observed in vitro—including metabolic phenotypes that distinguish six common pathogens. To address this, we used a combination of isotope-labeling, substrate exclusion, and nutritional supplementation experiments using Roswell Park Memorial Institute (RPMI) medium to identify the specific nutrients used by the microbes to produce diagnostic biomarkers, and to formulate a Biomarker Enrichment Medium (BEM) as an alternative to complex undefined media for metabolomics research, clinical diagnostics, antibiotic susceptibility testing, and other applications where the analysis of stable microbial metabolic phenotypes is important.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».