Microbiome Heterogeneity Characterizing Intestinal Tissue and Inflammatory Bowel Disease Phenotype
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory bowel disease has been associated with differential abundance of numerous organisms when compared to healthy controls (HCs); however, few studies have investigated variability in the microbiome across intestinal locations and how this variability might be related to disease location and phenotype. In this study, we have analyzed the microbiome of a large cohort of individuals recruited at Mount Sinai Hospital in Toronto, Canada. Biopsies were taken from subjects with Crohn's disease, ulcerative colitis, and HC, and also individuals having undergone ileal pouch-anal anastomosis for treatment of ulcerative colitis or familial adenomatous polyposis. Microbial 16S rRNA was sequenced using the Illumina MiSeq platform. We observed a great deal of variability in the microbiome characterizing different sampling locations. Samples from pouch and afferent limb were comparable in microbial composition. When comparing sigmoid and terminal ileum samples, more differences were observed. The greatest number of differentially abundant microbes was observed when comparing either pouch or afferent limb samples to sigmoid or terminal ileum. Despite these differences, we were able to observe modest microbial variability between inflammatory bowel disease phenotypes and HCs, even when controlling for sampling location and additional experimental factors. Most detected associations were observed between HCs and Crohn's disease, with decreases in specific genera in the families Ruminococcaceae and Lachnospiraceae characterizing tissue samples from individuals with Crohn's disease. This study highlights important considerations when analyzing the composition of the microbiome and also provides useful insight into differences in the microbiome characterizing these seemingly related phenotypes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».