A multi-platform metabolomics approach identifies highly specific biomarkers of bacterial diversity in the vagina of pregnant and non-pregnant women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial vaginosis (BV) increases transmission of HIV, enhances the risk of preterm labour, and is associated with malodour. Clinical diagnosis often relies on microscopy, which may not reflect the microbiota composition accurately. We use an untargeted metabolomics approach, whereby we normalize the weight of samples prior to analysis, to obtained precise measurements of metabolites in vaginal fluid. We identify biomarkers for BV with high sensitivity and specificity (AUC = 0.99) in a cohort of 131 pregnant and non-pregnant Rwandan women, and demonstrate that the vaginal metabolome is strongly associated with bacterial diversity. Metabolites associated with high diversity and clinical BV include 2-hydroxyisovalerate and γ-hydroxybutyrate (GHB), but not succinate, which is produced by both Lactobacillus crispatus and BV-associated anaerobes in vitro. Biomarkers associated with high diversity and clinical BV are independent of pregnancy status, and were validated in a blinded replication cohort from Tanzania (n = 45), where we predicted clinical BV with 91% accuracy. Correlations between the metabolome and microbiota identified Gardnerella vaginalis as a putative producer of GHB, and we demonstrate production by this species in vitro. This work illustrates how changes in community structure alter the chemical composition of the vagina, and identifies highly specific biomarkers for a common condition.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle