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IRIS
Complex microbiomes are part of the food we eat and influence our own microbiome, but their diversity remains largely unexplored. Here, we generated the open access curatedFoodMetagenomicData (cFMD) resource by integrating 1,950 newly sequenced and 583 public food metagenomes. We produced 10,899 metagenome-assembled genomes spanning 1,036 prokaryotic and 108 eukaryotic species-level genome bins (SGBs), including 320 previously undescribed taxa. Food SGBs displayed significant microbial diversity within and between food categories. Extension to >20,000 human metagenomes revealed that food SGBs accounted on average for 3% of the adult gut microbiome. Strain-level analysis highlighted potential instances of food-to-gut transmission and intestinal colonization (e.g., Lacticaseibacillus paracasei) as well as SGBs with divergent genomic structures in food and humans (e.g., Streptococcus gallolyticus and Limosilactobabillus mucosae). The cFMD expands our knowledge on food microbiomes, their role in shaping the human microbiome, and supports future uses of metagenomics for food quality, safety, and authentication.
Complex microbiomes are part of the food we eat and influence our own microbiome, but their diversity remains largely unexplored. Here, we generated the open access curatedFoodMetagenomicData (cFMD) resource by integrating 1,950 newly sequenced and 583 public food metagenomes. We produced 10,899 metagenome-assembled genomes spanning 1,036 prokaryotic and 108 eukaryotic species-level genome bins (SGBs), including 320 previously undescribed taxa. Food SGBs displayed significant microbial diversity within and between food categories. Extension to >20,000 human metagenomes revealed that food SGBs accounted on average for 3% of the adult gut microbiome. Strain-level analysis highlighted potential instances of food-to-gut transmission and intestinal colonization (e.g., Lacticaseibacillus paracasei) as well as SGBs with divergent genomic structures in food and humans (e.g., Streptococcus gallolyticus and Limosilactobabillus mucosae). The cFMD expands our knowledge on food microbiomes, their role in shaping the human microbiome, and supports future uses of metagenomics for food quality, safety, and authentication.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11588/969963
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.