Hybrid sequence-based analysis reveals the distribution of bacterial species and genes in the oral microbiome at a high resolution
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria in the oral microbiome are poorly identified owing to the lack of established culture methods for them. Thus, this study aimed to use culture-free analysis techniques, including bacterial single-cell genome sequencing , to identify bacterial species and investigate gene distribution in saliva. Saliva samples from the same individual were classified as inactivated or viable and then analyzed using 16S rRNA sequencing, metagenomic shotgun sequencing , and bacterial single-cell sequencing. The results of 16S rRNA sequencing revealed similar microbiota structures in both samples, with Streptococcus being the predominant genus. Metagenomic shotgun sequencing showed that approximately 80 % of the DNA in the samples was of non-bacterial origin, whereas single-cell sequencing showed an average contamination rate of 10.4 % per genome. Single-cell sequencing also yielded genome sequences for 43 out of 48 wells for the inactivated samples and 45 out of 48 wells for the viable samples. With respect to resistance genes, four out of 88 isolates carried cfxA , which encodes a β-lactamase, and four isolates carried erythromycin resistance genes. Tetracycline resistance genes were found in nine bacteria. Metagenomic shotgun sequencing provided complete sequences of cfxA , ermF , and ermX , whereas other resistance genes, such as tetQ and tetM , were detected as fragments. In addition, virulence factors from Streptococcus pneumoniae were the most common, with 13 genes detected. Our average nucleotide identity analysis also suggested five single-cell-isolated bacteria as potential novel species. These data would contribute to expanding the oral microbiome data resource.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».