Eukaryotic composition across seasons and social groups in the gut microbiota of wild baboons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Animals coexist with complex microbiota, including bacteria, viruses, and eukaryotes (e.g., fungi, protists, and helminths). While high-throughput sequencing is commonly used to characterize bacterial communities in animal microbiota, these methods are less often applied to gut eukaryotic composition. Here we used shotgun metagenomic sequencing to characterize eukaryotic diversity in the microbiomes of wild baboons and tested the degree to which eukaryotic community composition was predicted by host social group membership, sex, age, sequencing depth, and season of sample collection. RESULTS: We analyzed a total of 75 fecal samples collected in 2012 and 2014 from 73 wild baboons in the Amboseli ecosystem in Kenya. DNA from these samples was subjected to shotgun metagenomic sequencing, revealing members of the kingdoms Protista, Chromista, and Fungi in 90.7%, 46.7%, and 20.3% of all samples, respectively (percentages indicate the percent of samples in which each kingdom was observed). Social group membership explained 11.2% of the global diversity in gut eukaryotic species composition, but we did not detect statistically significant effects of season, host age, or host sex. Across samples, the most prevalent protists were Entamoeba coli (74.66% of samples), Enteromonas hominis (53.33% of samples), and Blastocystis subtype 3 (38.66% of samples), while the most prevalent fungi included Pichia manshurica (14.66% of samples), and Ogataea naganishii (6.66% of samples). CONCLUSIONS: Protista, Chromista, and Fungi are common members of the gut microbiome of wild baboons. More work on eukaryotic members of primate gut microbiota is important for primate health monitoring and management strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».