Metatranscriptomic Profiling of Host-Microbiome Interactions in the Telencephalon and Liver of Carollia perspicillata
Notice bibliographique
Résumé
RNA-seq data provide valuable insights into both host transcriptomes and microbial transcripts from active microbiota within host tissues. The presence of microbial transcripts within specific tissues indicates the replication and transcriptional activity of microorganisms. Integrative analyses of the host transcriptome and the meta-transcriptome allow for the characterization of microbial gene expression and the interactive response of the host to the microbiome in each sample. In this study, we employed metatranscriptomics to explore microbial communities in the telencephalon and liver of Carollia perspicillata. By combining host and microbial RNA-seq data, we identified 287 microbial species in the liver and 283 in the telencephalon, revealing tissue-specific microbial diversity. Bacteria were the most abundant taxa in both tissues, followed by notable eukaryotic, archaeal, and viral populations. Using the Metatranscriptome Detector pipeline and NCBI databases, we identified species of potential epidemiological relevance and characterized the host’s transcriptional response to the microbiome. Functional analyses indicated differential expression of microbial and host genes across tissues, with enriched metabolic pathways and Gene Ontology (GO) terms aligning with hepatic and neural functions. This research underscores the tissue-specific adaptation of the microbiome to host physiology, offering new insights into host-microbiome dynamics in the telencephalon and liver of this frugivorous bat species.
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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 | 0,000 | 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 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 ».