Assessment of protocols for characterization of the human skin microbiome using shotgun metagenomics and comparative analysis with 16S metabarcoding
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The skin microbiome includes bacteria, fungi, and viruses, with composition varying significantly across body sites. Although 16S rRNA gene sequencing is common, it excludes non-prokaryotic taxa and offers limited functional data. Shotgun metagenomics provides broader taxonomic and functional insights but is challenging for low-biomass skin samples due to limited microbial DNA and high host contamination. In this study, we characterized the microbiome of the forehead and armpits in healthy individuals using shotgun metagenomics and assessed the strategies to improve sequencing success. We compared collection kits, DNA extraction protocols, and tested multiple displacement amplification (MDA). We found that sampling with D-Squame discs followed by an in-house DNA extraction protocol was the most effective combination to maximize DNA yields. MDA introduced significant compositional biases and is not recommended. Shotgun sequencing, without MDA, produced microbial compositions and diversity indices broadly consistent with 16S rRNA metabarcoding, although it showed discrepancies in the relative abundance of some genera. Consistent with prior studies, the armpit microbiome was dominated by Staphylococcus spp ., whereas the forehead microbiome was dominated by Cutibacterium spp . Critically, shotgun sequencing provided additional insights into viral and eukaryotic microorganisms and revealed the functional potential of microbial communities, demonstrating its clear advantages over 16S rRNA metabarcoding for comprehensive skin microbiome research. IMPORTANCE With growing evidence of the role of microorganisms in maintaining healthy skin, accurately characterizing the skin microbiome remains a significant challenge. In this study, we demonstrate that shotgun sequencing, carried out with adapted wet lab protocols, provides deep insights into the microbiome composition of specific areas, such as the forehead or the armpits. Notably, it enables the characterization of fungi and viruses while offering direct functional insights into microbial communities, providing a clear advantage over 16S ribosomal RNA gene sequencing. Our findings highlight the potential of shotgun metagenomics as a powerful tool for comprehensive skin microbiome analysis. They emphasize the importance of tailored protocols for low-biomass samples, improving the reliability of shotgun sequencing and paving the way for more robust clinical studies focused on the skin microbiome.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».