Shared environments complicate the use of strain-resolved metagenomics to infer microbiome transmission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In humans and other social animals, social partners have more similar microbiomes than expected by chance, suggesting that social contact transfers microorganisms. Yet, social microbiome transmission can be difficult to identify based on compositional data alone. To overcome this challenge, recent studies have used information about microbial strain sharing (i.e., the shared presence of highly similar microbial sequences) to infer transmission. However, the degree to which strain sharing is influenced by shared traits and environments among social partners, rather than transmission per se, is not well understood. Results Here, we first use a fecal microbiota transplant dataset to show that strain sharing can recapitulate true transmission networks under ideal settings when donor-recipient pairs are unambiguous and recipients are sampled shortly after transmission. In contrast, in gut metagenomes from a wild baboon population, we find that demographic and environmental factors can override signals of strain sharing among social partners. Conclusions We conclude that strain-level analyses provide useful information about microbiome similarity, but other facets of study design, especially longitudinal sampling and careful consideration of host characteristics, are essential for inferring the underlying mechanisms of strain sharing and resolving true social transmission network. Video Abstract
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,292 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».