Prediction of High Fecal Propionate-to-Butyrate Ratios Using 16S rRNA-Based Detection of Bacterial Groups with Liquid Array Diagnostics

作者
Pranvera Hiseni,Lars Snipen,Robert C. Wilson,Kari Furu,Finn Terje Hegge,Knut Rudi
出处
期刊:BioTechniques [Future Science Ltd]
卷期号:74 (1): 9-21 被引量:7
标识
DOI:10.2144/btn-2022-0045
摘要

Butyrate and propionate represent two of three main short-chain fatty acids produced by the intestinal microbiota. In healthy populations, their levels are reportedly equimolar, whereas a deviation in their ratio has been observed in various diseased cohorts. Monitoring such a ratio represents a valuable metric; however, it remains a challenge to adopt short-chain fatty acid detection techniques in clinical settings because of the volatile nature of these acids. Here we aimed to estimate short-chain fatty acid information indirectly through a novel, simple quantitative PCR-compatible assay (liquid array diagnostics) targeting a limited number of microbiome 16S markers. Utilizing 15 liquid array diagnostics probes to target microbiome markers selected by a model that combines partial least squares and linear discriminant analysis, the classes (normal vs high propionate-to-butyrate ratio) separated at a threshold of 2.6 with a prediction accuracy of 96%.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.4的应助被didihe采纳,获得10
刚刚
llb发布了新的文献求助10
3秒前
zzzz发布了新的文献求助10
3秒前
龙骑发布了新的文献求助10
4秒前
songcheng发布了新的文献求助50
5秒前
zennia完成签到,获得积分10
6秒前
xing_xing的应助被细腻灯泡采纳,获得20
9秒前
星星完成签到,获得积分10
9秒前
逸雨涵梦完成签到 ,获得积分10
10秒前
忽忽完成签到,获得积分10
11秒前
南山无梅落完成签到 ,获得积分10
12秒前
脑洞疼的应助被zzh采纳,获得10
14秒前
欢喜的羊青完成签到,获得积分10
14秒前
杨敬业完成签到,获得积分10
15秒前
大模型的应助被科研通管家采纳,获得10
16秒前
Leanne的应助被科研通管家采纳,获得20
16秒前
香蕉觅云的应助被科研通管家采纳,获得10
16秒前
CodeCraft的应助被科研通管家采纳,获得10
16秒前
CipherSage的应助被科研通管家采纳,获得10
16秒前
馆长的应助被科研通管家采纳,获得40
17秒前
bkagyin的应助被科研通管家采纳,获得10
17秒前
领导范儿的应助被科研通管家采纳,获得10
17秒前
科目三的应助被科研通管家采纳,获得10
17秒前
深情安青的应助被科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
背后寒烟完成签到 ,获得积分10
19秒前
乐乐的应助被琦琦z采纳,获得10
19秒前
21秒前
Wangzhengji完成签到,获得积分20
21秒前
犹豫颖完成签到,获得积分10
22秒前
MrChew完成签到 ,获得积分10
23秒前
拖鞋完成签到 ,获得积分10
24秒前
无花果的应助被llb采纳,获得10
25秒前
26秒前
Eourique完成签到,获得积分10
26秒前
28秒前
30秒前
Wangzhengji发布了新的文献求助10
33秒前
35秒前
慕青的应助被杨凤艳采纳,获得10
35秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Biographisches Lexikon der hervorragenden Ärzte der letzten fünfzig Jahre [1880–1930]. Zugleich Fortsetzung des Biographischen Lexikons der hervorragenden Ärzte aller Zeiten und Völker 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7787253
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9325809
关于积分的说明 20407183
捐赠科研通 7376163
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3322080
关于科研通互助平台的介绍 2469863
邀请新用户注册赠送积分活动 2338660