Pairing metagenomics and metaproteomics to characterize ecological niches and metabolic essentiality of gut microbiomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The genome of a microorganism encodes its potential functions that can be implemented through expressed proteins. It remains elusive how a protein’s selective expression depends on its metabolic essentiality to microbial growth or its ability to claim resources as ecological niches. To reveal a protein’s metabolic or ecological role, we developed a computational pipeline, which pairs metagenomics and metaproteomics data to quantify each protein’s gene-level and protein-level functional redundancy simultaneously. We first illustrated the idea behind the pipeline using simulated data of a consumer-resource model. We then validated it using real data from human and mouse gut microbiome samples. In particular, we analyzed ABC-type transporters and ribosomal proteins, confirming that the metabolic and ecological roles predicted by our pipeline agree well with prior knowledge. Finally, we performed in vitro cultures of a human gut microbiome sample and investigated how oversupplying various sugars involved in ecological niches influences the community structure and protein abundance. The presented results demonstrate the performance of our pipeline in identifying proteins’ metabolic and ecological roles, as well as its potential to help us design nutrient interventions to modulate the human microbiome.
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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 | 0,001 |
| 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 découle