Bacterial community composition of chronic periodontitis and novel oral sampling sites for detecting disease indicators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periodontitis is an infectious and inflammatory disease of polymicrobial etiology that can lead to the destruction of bones and tissues that support the teeth. The management of chronic periodontitis (CP) relies heavily on elimination or at least control of known pathogenic consortia associated with the disease. Until now, microbial plaque obtained from the subgingival (SubG) sites has been the primary focus for bacterial community analysis using deep sequencing. In addition to the use of SubG plaque, here, we investigated whether plaque obtained from supragingival (SupG) and tongue dorsum sites can serve as alternatives for monitoring CP-associated bacterial biomarkers. RESULTS: Using SubG, SupG, and tongue plaque DNA from 11 healthy and 13 diseased subjects, we sequenced V3 regions (approximately 200 bases) of the 16S rRNA gene using Illumina sequencing. After quality filtering, approximately 4.1 million sequences were collapsed into operational taxonomic units (OTUs; sequence identity cutoff of >97%) that were classified to a total of 19 phyla spanning 114 genera. Bacterial community diversity and overall composition was not affected by health or disease, and multiresponse permutation procedure (MRPP) on Bray-Curtis distance measures only supported weakly distinct bacterial communities in SubG and tongue plaque depending on health or disease status (P < 0.05). Nonetheless, in SubG and tongue sites, the relative abundance of Firmicutes was increased significantly from health to disease and members of Synergistetes were found in higher abundance across all sites in disease. Taxa indicative of CP were identified in all three locations (for example, Treponema denticola, Porphyromonas gingivalis, Synergistes oral taxa 362 and 363). CONCLUSIONS: For the first time, this study demonstrates that SupG and tongue dorsum plaque can serve as alternative sources for detecting and enumerating known and novel bacterial biomarkers of CP. This finding is clinically important because, in contrast with SubG sampling that requires trained professionals, obtaining plaque from SupG and tongue sites is convenient and minimally-invasive and offers a novel means to track CP-biomarker organisms during treatment outcome monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».