low maternal microbiota sharing across gut, breast milk and vagina, as revealed by 16s rrna gene and reduced metagenomic sequencing

انخفاض تشارك الميكروبيوتا الأمومية بين الأمعاء وحليب الثدي والمهبل، كما كشف عنه تسلسل جين 16S rRNA والتسلسل الميتاجينومي المختزل

Clicks: 343
ID: 223048
2018
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #19 of 86 articles by views in thermal science and engineering progress

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
The maternal microbiota plays an important role in infant gut colonization. In this work we have investigated which bacterial species are shared across the breast milk, vaginal and stool microbiotas of 109 women shortly before and after giving birth using 16S rRNA gene sequencing and a novel reduced metagenomic sequencing (RMS) approach in a subgroup of 16 women. All the species predicted by the 16S rRNA gene sequencing were also detected by RMS analysis and there was good correspondence between their relative abundances estimated by both approaches. Both approaches also demonstrate a low level of maternal microbiota sharing across the population and RMS analysis identified only two species common to most women and in all sample types (Bifidobacterium longum and Enterococcus faecalis). Breast milk was the only sample type that had significantly higher intra- than inter- individual similarity towards both vaginal and stool samples. We also searched our RMS dataset against an in silico generated reference database derived from bacterial isolates in the Human Microbiome Project. The use of this reference-based search enabled further separation of Bifidobacterium longum into Bifidobacterium longum ssp. longum and Bifidobacterium longum ssp. infantis. We also detected the Lactobacillus rhamnosus GG strain, which was used as a probiotic supplement by some women, demonstrating the potential of RMS approach for deeper taxonomic delineation and estimation.
تؤدي الميكروبيوتا الأمومية دورًا مهمًا في استعمار أمعاء الرضع بالميكروبات. تَقَصَّينا في هذا العمل الأنواع البكتيرية المشتركة بين ميكروبيوتا حليب الثدي، والمهبل، والبراز لدى 109 نساء قبل الولادة وبعدها بفترة وجيزة، وذلك باستخدام تسلسل جين 16S rRNA ونهج حديث للتسلسل الميتاجينومي المختزل (RMS) طُبِّق على مجموعة فرعية مكوّنة من 16 امرأة. تم الكشف عن جميع الأنواع التي حُدِّدت بواسطة تسلسل جين 16S rRNA عن طريق تحليل RMS أيضًا، مع وجود توافق جيد بين وفرتها النسبية المقدّرة بكلا النهجين. كما أظهر كلا النهجين مستوى منخفضًا من تشارك الميكروبيوتا الأمومية عبر أفراد الدراسة، ولم يحدد تحليل RMS سوى نوعين شائعين لدى معظم النساء وفي جميع أنواع العينات (*Bifidobacterium longum* و*Enterococcus faecalis*). وكان حليب الثدي هو نوع العينات الوحيد الذي أظهر تشابهًا داخل الفرد الواحد (intra-individual) أعلى بكثير مقارنة بالتشابه بين الأفراد (inter-individual) حيال كلٍّ من عينات المهبل والبراز. كما بحثنا في مجموعة بيانات RMS الخاصة بنا وقارنّاها بقاعدة بيانات مرجعية أُنشئت حاسوبيًا (*in silico*) ومستمدة من عزلات بكتيرية ضمن مشروع الميكروبيوم البشري (Human Microbiome Project). وقد أتاح استخدام هذا البحث القائم على المراجع مزيدًا من الفصل والتمييز لنوع *Bifidobacterium longum* إلى النُّوَيْعَين: *Bifidobacterium longum ssp. longum* و*Bifidobacterium longum ssp. infantis*. بالإضافة إلى ذلك، كشفنا عن سلالة *Lactobacillus rhamnosus* GG، التي استخدمتها بعض النساء كمكمل بروبيوتيك، مما يُبرز قدرة نهج RMS على توفير توصيف وتحديد تصنيفي أكثر عمقًا ودقة.
Reference Key
avershina2018geneslow Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Ekaterina Avershina;Inga Leena Angell;Melanie Simpson;Ola Storrø;Torbjørn Øien;Roar Johnsen;Knut Rudi
Journal thermal science and engineering progress
Year 2018
DOI
10.3390/genes9050231
URL
http://www.mdpi.com/2073-4425/9/5/231
Keywords
sequencing

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.