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Enregistrement W4402330707 · doi:10.1186/s40168-024-01881-2

Highly accurate and sensitive absolute quantification of bacterial strains in human fecal samples

2024· article· en· W4402330707 sur OpenAlexafffund
Fuyong Li, Junhong Liu, María X. Maldonado-Gómez, Steven A. Frese, Michael G. Gänzle, Jens Walter

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesZhejiang UniversityScience Foundation Ireland
Mots-clésBiologyFecesMedical microbiologyMicrobial ecologyMicrobiologyAbsolute (philosophy)BacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Next-generation sequencing (NGS) approaches have revolutionized gut microbiome research and can provide strain-level resolution, but these techniques have limitations in that they are only semi-quantitative, suffer from high detection limits, and generate data that is compositional. The present study aimed to systematically compare quantitative PCR (qPCR) and droplet digital PCR (ddPCR) for the absolute quantification of Limosilactobacillus reuteri strains in human fecal samples and to develop an optimized protocol for the absolute quantification of bacterial strains in fecal samples. Using strain-specific PCR primers for L. reuteri 17938, ddPCR showed slightly better reproducibility, but qPCR was almost as reproducible and showed comparable sensitivity (limit of detection [LOD] around 104 cells/g feces) and linearity (R2 > 0.98) when kit-based DNA isolation methods were used. qPCR further had a wider dynamic range and is cheaper and faster. Based on these findings, we conclude that qPCR has advantages over ddPCR for the absolute quantification of bacterial strains in fecal samples. We provide an optimized and easy-to-follow step-by-step protocol for the design of strain-specific qPCR assays, starting from primer design from genome sequences to the calibration of the PCR system. Validation of this protocol to design PCR assays for two L. reuteri strains, PB-W1 and DSM 20016 T, resulted in a highly accurate qPCR with a detection limit in spiked fecal samples of around 103 cells/g feces. Applying our strain-specific qPCR assays to fecal samples collected from human subjects who received live L. reuteri PB-W1 or DSM 20016 T during a human trial demonstrated a highly accurate quantification and sensitive detection of these two strains, with a much lower LOD and a broader dynamic range compared to NGS approaches (16S rRNA gene sequencing and whole metagenome sequencing). Based on our analyses, we consider qPCR with kit-based DNA extraction approaches the best approach to accurately quantify gut bacteria at the strain level in fecal samples. The provided step-by-step protocol will allow scientists to design highly sensitive strain-specific PCR systems for the accurate quantification of bacterial strains of not only L. reuteri but also other bacterial taxa in a broad range of applications and sample types.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,403

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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