Universal gut microbial relationships in the gut microbiome of wild baboons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecological relationships between bacteria mediate the services that gut microbiomes provide to their hosts. Knowing the overall direction and strength of these relationships within hosts, and their generalizability across hosts, is essential to learn how microbial ecology scales up to affect microbiome assembly, dynamics, and host health. Here we gain insight into these patterns by inferring thousands of correlations in bacterial abundance between pairs of gut microbiome taxa from extensive time series data (5,534 microbiome profiles from 56 wild baboon hosts over a 13-year period). We model these time series using a statistically robust, multinomial logistic-normal modeling framework and test the degree to which bacterial abundance correlations are consistent across hosts (i.e., “universal”) or individualized to each host. We also compare these patterns to two publicly available human data sets. We find that baboon gut microbial relationships are largely universal: correlation patterns within each baboon host reflect a mixture of idiosyncratic and shared patterns, but the shared pattern dominates by almost 2-fold. Surprisingly, the strongest and most consistently correlated bacterial pairs across hosts were overwhelmingly positively correlated and typically belonged to the same family—a 3-fold enrichment compared to pairs drawn from the data set as a whole. The bias towards universal, positive bacterial correlations was also apparent in monthly samples from human infants, and bacterial families that had universal relationships in baboons also tended to be universal in human infants. Together, our results advance our understanding of the relationships that shape gut microbial ecosystems, with implications for microbiome personalization, community assembly and stability, and the feasibility of microbiome interventions to improve host health.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».