Evaluating long-term stool preservation methods for maximizing the recovery of viable human fecal microbiota
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome plays a fundamental role in human health, prompting efforts to catalog and preserve its diversity across human populations. While DNA sequencing dominates microbiome research, cultivation remains essential for mechanistic studies and therapeutic development. However, best practices for long-term stool preservation remain limited. Here, we compared the stability of eight cryopreservation treatments for maintaining viable stool microbiota over a 1-y storage period at -80 °C (freezer) or at -196 °C (liquid nitrogen) using samples from infants, children, and adults. Combining cultivation on six media with 16S rRNA sequencing, we show that ultralow-temperature cryopreservation has a minimal impact on microbiota diversity compared to fresh cultures. Standard glycerol preservation and simple snap-freezing performed comparably to more complex and costly protocols, with all cultured samples retaining donor-specific microbiota profiles after long-term cryopreservation. The lack of strong treatment-specific effects on microbiota composition suggests a shared microbial response to freeze‒thaw stress favoring taxa with broad environmental tolerance. Our findings offer practical, low-cost strategies for stool biobanking. Importance: The cultivation of bacterial taxa from complex communities, such as those in fecal samples, is essential for mechanistic studies and the development of microbiota-based therapeutics, including defined consortia and individual probiotic strains. Such cultivation efforts typically rely on previously stored samples; however, systematic knowledge regarding long-term preservation strategies that ensure the viability and regrowth of constituent bacterial taxa remains limited. In this study, we systematically evaluated 16 distinct cryopreservation conditions to assess their efficacy in maintaining bacterial viability. Our results show that conventional glycerol-based preservation and simple snap-freezing are comparable in performance to more elaborate and cost-intensive protocols. Moreover, we identified the duration of sample transport prior to freezing as a critical determinant of post-thaw bacterial recovery. These findings provide valuable data on the relative effectiveness of various preservation methods and support the use of low-cost, easily implementable strategies that are particularly suitable for application in resource-limited settings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».