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Enregistrement W2135787796 · doi:10.1186/s13073-014-0107-1

Complex host genetics influence the microbiome in inflammatory bowel disease

2014· article· en· W2135787796 sur OpenAlexafffund
Dan Knights, Mark S. Silverberg, Rinse K. Weersma, Dirk Gevers, Gerard Dijkstra, Hailiang Huang, Andrea D. Tyler, Suzanne van Sommeren, Floris Imhann, Joanne M. Stempak, Hu Huang, Pajau Vangay, Gabriel A. Al‐Ghalith, Caitlin Russell, Jenny Sauk, Jo Knight, Mark J. Daly, Curtis Huttenhower, Ramnik J. Xavier

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchUniversitair Medisch Centrum GroningenNational Human Genome Research InstituteDepartment of Psychiatry, University of TorontoNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCrohn's and Colitis Foundation of CanadaBroad InstituteCrohn's and Colitis FoundationUniversity of MinnesotaUniversity of TorontoDivision of Biological InfrastructureMassachusetts General HospitalCrohn's and Colitis Foundation of AmericaNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésHuman geneticsInflammatory bowel diseaseMicrobiomeInflammatory Bowel DiseasesHost (biology)Computational biologyDiseaseBiologyMedicineBioinformaticsGeneticsEvolutionary biologyPathologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human genetics and host-associated microbial communities have been associated independently with a wide range of chronic diseases. One of the strongest associations in each case is inflammatory bowel disease (IBD), but disease risk cannot be explained fully by either factor individually. Recent findings point to interactions between host genetics and microbial exposures as important contributors to disease risk in IBD. These include evidence of the partial heritability of the gut microbiota and the conferral of gut mucosal inflammation by microbiome transplant even when the dysbiosis was initially genetically derived. Although there have been several tests for association of individual genetic loci with bacterial taxa, there has been no direct comparison of complex genome-microbiome associations in large cohorts of patients with an immunity-related disease. METHODS: We obtained 16S ribosomal RNA (rRNA) gene sequences from intestinal biopsies as well as host genotype via Immunochip in three independent cohorts totaling 474 individuals. We tested for correlation between relative abundance of bacterial taxa and number of minor alleles at known IBD risk loci, including fine mapping of multiple risk alleles in the Nucleotide-binding oligomerization domain-containing protein 2 (NOD2) gene exon. We identified host polymorphisms whose associations with bacterial taxa were conserved across two or more cohorts, and we tested related genes for enrichment of host functional pathways. RESULTS: We identified and confirmed in two cohorts a significant association between NOD2 risk allele count and increased relative abundance of Enterobacteriaceae, with directionality of the effect conserved in the third cohort. Forty-eight additional IBD-related SNPs have directionality of their associations with bacterial taxa significantly conserved across two or three cohorts, implicating genes enriched for regulation of innate immune response, the JAK-STAT cascade, and other immunity-related pathways. CONCLUSIONS: These results suggest complex interactions between genetically altered host functional pathways and the structure of the microbiome. Our findings demonstrate the ability to uncover novel associations from paired genome-microbiome data, and they suggest a complex link between host genetics and microbial dysbiosis in subjects with IBD across independent cohorts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations430
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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