Toward an Understanding of Changes in Diversity Associated with Fecal Microbiome Transplantation Based on 16S rRNA Gene Deep Sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Fecal microbiome transplantation by low-volume enema is an effective, safe, and inexpensive alternative to antibiotic therapy for patients with chronic relapsing Clostridium difficile infection (CDI). We explored the microbial diversity of pre- and posttransplant stool specimens from CDI patients (n = 6) using deep sequencing of the 16S rRNA gene. While interindividual variability in microbiota change occurs with fecal transplantation and vancomycin exposure, in this pilot study we note that clinical cure of CDI is associated with an increase in diversity and richness. Genus- and species-level analysis may reveal a cocktail of microorganisms or products thereof that will ultimately be used as a probiotic to treat CDI. IMPORTANCE Antibiotic-associated diarrhea (AAD) due to Clostridium difficile is a widespread phenomenon in hospitals today. Despite the use of antibiotics, up to 30% of patients are unable to clear the infection and suffer recurrent bouts of diarrheal disease. As a result, clinicians have resorted to fecal microbiome transplantation (FT). Donor stool for this type of therapy is typically obtained from a spouse or close relative and thoroughly tested for various pathogenic microorganisms prior to infusion. Anecdotal reports suggest a very high success rate of FT in patients who fail antibiotic treatment (>90%). We used deep-sequencing technology to explore the human microbial diversity in patients with Clostridium difficile infection (CDI) disease after FT. Genus- and species-level analysis revealed a cocktail of microorganisms in the Bacteroidetes and Firmicutes phyla that may ultimately be used as a probiotic to treat CDI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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