Species- and subspecies-level characterization of health-associated bacterial consortia that colonize the human gut during infancy
Notice bibliographique
Résumé
Background The human gut microbiome develops rapidly during infancy, a key window of development coinciding with the maturation of the adaptive immune system. However, little is known about the microbiome growth dynamics over the first few months of life and whether there are any generalizable patterns across human populations. We performed metagenomic sequencing on stool samples (n = 94) from a cohort of infants (n = 15) at monthly intervals in the first 6 months of life, augmenting our dataset with seven published studies for a total of 4,441 metagenomes from 1,162 infants.Results Strain-level de novo analysis was used to identify 592 of the most abundant organisms in the infant gut microbiome. Previously unrecognized consortia were identified which exhibited highly correlated abundances across samples and were composed of diverse species spanning multiple genera. Analysis of a published cohort of infants with cystic fibrosis identified one such novel consortium of diverse Enterobacterales which was positively correlated with weight gain. While all studies showed an increased community stability during the first year of life, microbial dynamics varied widely in the first few months of life, both by study and by individual.Conclusion By augmenting published metagenomic datasets with data from a newly established cohort, we were able to identify novel groups of organisms that are correlated with measures of robust human development. We hypothesize that the presence of these groups may impact human health in aggregate in ways that individual species may not in isolation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».