MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407528086 · doi:10.1128/msphere.00789-24

Characterization of diet-linked amino acid pool influence on <i>Fusobacterium</i> spp. growth and metabolism

2025· article· en· W4407528086 sur OpenAlexafffund
Avery Robinson, Sarah J. Vancuren, Massimo F. Marcone, Emma Allen‐Vercoe

Notice bibliographique

RevuemSphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKNational Institutes of HealthCase Western Reserve University
Mots-clésFusobacteriumAmino acidFusobacteriaBiologyMicrobiologyBacteriaBiochemistryFood scienceBacteroides16S ribosomal RNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The genus Fusobacterium contains multiple proteolytic opportunistic pathogens that have been increasingly linked to colorectal cancer (CRC). “Oncomicrobes” such as these fusobacterial species within the gut microbiota may contribute to CRC onset and/or progression. Protein-rich diets may both directly increase CRC risk and enrich for proteolytic oncomicrobes, including Fusobacterium spp. Individual food substrates vary in amino acid content, and released amino acid content that is not absorbed in the small intestine may influence the growth of colonic proteolytic fermenters. Fusobacteria such as Fusobacterium spp. are known to preferentially metabolize certain amino acids. As such, some foods may better support the growth of these species within the colonic environment than others. To explore this, in this study, we created free amino acid pools (FAAPs) to represent proportions of amino acids in major proteins of three common dietary protein sources (soy, beef, and bovine milk). Growth curves were generated for 39 Fusobacterium spp. strains cultured in a dilute medium supplemented with each of the three FAAPs. Thereafter, amino acid use by 31 of the 39 Fusobacterium spp. strains in each FAAP treatment was assessed. FAAP supplementation increased growth metrics of all Fusobacterium spp. strains tested; however, the strains varied greatly in terms of the FAAP(s) generating the greatest increase in growth. Furthermore, the amino acid utilization strategy was highly variable between strains of Fusobacterium spp. Neither growth metrics nor amino acid utilization could be explained by species classification of Fusobacterium spp. strains. This report expands upon the previous knowledge of fusobacterial amino acid metabolism and indicates that proteolytic oncomicrobial activity should be assessed in the context of available protein sources. IMPORTANCE Fusobacterium spp. including F. animalis , F. nucleatum , F. vincentii , and F. polymorphum are common oral commensals with emerging importance in diseases across multiple body sites, including CRC. CRC lesions associated with fusobacteria tend to result in poorer prognosis and increased disease recurrence. While Fusobacterium spp. are thought to colonize after tumorigenesis, little is known about the factors that facilitate this colonization. Protein-rich diets yielding readily metabolized free amino acids within the colon may promote the growth of proteolytic fermenters such as fusobacteria. Here, we show that variable concentrations of free amino acids within pools that represent different dietary protein sources differentially influence fusobacterial growth, including CRC-relevant strains of Fusobacterium spp. This work highlights the high degree of variation in fusobacterial amino acid utilization patterns and suggests differing proportions of dietary amino acids that reach the colon could influence fusobacterial growth.

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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,451

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemSphereMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207