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Enregistrement W4394998765 · doi:10.1016/j.chom.2024.04.001

Assessing phage-host population dynamics by reintroducing virulent viruses to synthetic microbiomes

2024· article· en· W4394998765 sur OpenAlexafffund
Jacob Wilde, Randy Boyes, Avery Robinson, Brendan A. Daisley, Alexander J. Botschner, Dylan J. L. Brettingham, Christine V. Macpherson, Elizabeth P. Mallory, Emma Allen‐Vercoe

Notice bibliographique

RevueCell Host & Microbe · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyVirulenceProphageMicrobiomeBacteriophageHuman viromePopulationVirusMicrobiologyVirologyBacteriaMetagenomicsGeneticsGeneEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbiomes feature complex interactions between diverse bacteria and bacteriophages. Synthetic microbiomes offer a powerful way to study these interactions; however, a major challenge is obtaining a representative bacteriophage population during the bacterial isolation process. We demonstrate that colony isolation reliably excludes virulent viruses from sample sources with low virion-to-bacteria ratios such as feces, creating "virulent virus-free" controls. When the virulent dsDNA virome is reintroduced to a 73-strain synthetic gut microbiome in a bioreactor model of the human colon, virulent viruses target susceptible strains without significantly altering community structure or metabolism. In addition, we detected signals of prophage induction that associate with virulent predation. Overall, our findings indicate that dilution-based isolation methods generate synthetic gut microbiomes that are heavily depleted, if not devoid, of virulent viruses and that such viruses, if reintroduced, have a targeted effect on community assembly, metabolism, and prophage replication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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