The Landscape and Perspectives of the Human Gut Metaproteomics
Notice bibliographique
Résumé
The human gut microbiome is closely associated with human health and diseases. Metaproteomics has emerged as a valuable tool for studying the functionality of the gut microbiome by analyzing the entire proteins present in microbial communities. Recent advancements in liquid chromatography and tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) techniques have expanded the detection range of metaproteomics. However, the overall coverage of the proteome in metaproteomics is still limited. While metagenomics studies have revealed substantial microbial diversity and functional potential of the human gut microbiome, few studies have summarized and studied the human gut microbiome landscape revealed with metaproteomics. In this article, we present the current landscape of human gut metaproteomics studies by re-analyzing the identification results from 15 published studies. We quantified the limited proteome coverage in metaproteomics and revealed a high proportion of annotation coverage of metaproteomics-identified proteins. We conducted a preliminary comparison between the metaproteomics view and the metagenomics view of the human gut microbiome, identifying key areas of consistency and divergence. Based on the current landscape of human gut metaproteomics, we discuss the feasibility of using metaproteomics to study functionally unknown proteins and propose a whole workflow peptide-centric analysis. Additionally, we suggest enhancing metaproteomics analysis by refining taxonomic classification and calculating confidence scores, as well as developing tools for analyzing the interaction between taxonomy and function.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».