Taxonomy, Sequence Variance and Functional Profiling of the Microbial Community of Long-Ripened Cheddar Cheese Using Shotgun Metagenomics
Notice bibliographique
Résumé
Shotgun metagenomic sequencing was used to investigate the diversity of the microbial community of Cheddar cheese ripened over 32 months. The changes in taxa abundance were compared from assembly-based, non-assembly-based, and mOTUs2 sequencing pipelines to delineate the community profile for each age group. Metagenomic assembled genomes (MAGs) passing the quality threshold were obtained for 11 species from 58 samples. Although Lactococcus cremoris and Lacticaseibacillus paracasei were dominant across the shotgun samples, other species were identified using MG-RAST. NMDS analysis of the beta diversity of the microbial community revealed the similarity of the cheeses in older age groups (7 months to 32 months). As expected, the abundance of Lactococcus cremoris consistently decreased over ripening, while the proportion of permeable cells increased. Over the ripening period, the relative abundance of viable Lacticaseibacillus paracasei progressively increased, but at a variable rate among trials. Reads attributed to Siphoviridae and Ascomycota remained below 1% relative abundance. The functional profiles of PMA-treated cheeses differed from those of non-PMA-treated cheeses. Starter rotation was reflected in the single nucleotide variant profiles of Lactococcus cremoris (SNVs of this species using mOTUs2), while the incoming milk was the leading factor in discriminating Lacticaseibacillus paracasei/casei SNV profiles. The relative abundance estimates from Kraken2, non-assembly-based (MG-RAST) and marker gene clusters (mOTUs2) were consistent across age groups for the two dominant taxa. Metagenomics enabled sequence variant analysis below the bacterial species level and functional profiling that may affect the metabolic interactions between subpopulations in cheese during ripening, which could help explain the overall flavour development of cheese. Future work will integrate microbial variants with volatile profiles to associate the development of compounds related to cheese flavour at each ripening stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».