Peptide abundance correlations in metaproteomics enhance taxonomic and functional analysis of the human gut microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry (MS)-based proteomics is widely used for quantitative protein profiling and protein interaction studies. However, most current research focuses on single-species proteomics, while protein interactions within complex microbiomes, composed of hundreds of bacterial species, remain largely unexplored. In this study, we analyzed peptide abundance correlations within a metaproteomics dataset derived from in vitro cultured human gut microbiomes subjected to various drug treatments. Our analysis revealed that peptides from the same protein or taxon exhibited correlated abundance changes. By using t-SNE for visualization, we generated a peptide correlation map in which peptides from the same taxon formed distinct clusters. Furthermore, peptide abundance correlations enabled genome-level taxonomic assignments for a greater number of peptides. For instance, 1880 (48.9%) of the 3845 peptides initially assigned only to the family Bacteroidaceae could now be assigned to a specific genome. In species representative genome subsets, peptide correlation networks based on taxon-normalized peptide abundance (TNPA) linked functionally related peptides and provided insights into uncharacterized proteins. Altogether, our study demonstrates that analyzing peptide abundance correlations enhances both taxonomic and functional analyses in human gut metaproteomics research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».