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Enregistrement W2318205278 · doi:10.1097/01.mib.0000456952.61785.ca

P-218 YI Increased Abundance of Colonic Mucosal Faecalibacterium Prausnitzii in Pediatric Treatment-Naive Ulcerative Colitis

2014· article· en· W2318205278 sur OpenAlexaboutno aff
Shah Rajesh, Cope Julia, Dorottya Nagy‐Szakal, Dowd Scot, Hollister-Branton Emily, Richárd Kellermayer

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFaecalibacterium prausnitziiUlcerative colitisMicrobiomeMetagenomicsGastroenterologyMedicineInflammatory bowel diseasePathogenesisDiseaseInternal medicineImmunologyGeneBiologyGut floraBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ulcerative colitis (UC) pathogenesis likely involves a dysregulated interaction between host genes, intestinal microbes and environment. Twenty percent of UC presents in children, where the disease is usually more aggressive than in adults. In regards to the microbiome, Faecalibacterium prausnitzii has been observed to harbor anti-inflammatory properties, and has been associated both with Crohn's disease (CD) and UC. Lower abundance of F. prausnitzii has been detected in patients with ileal CD. The decreased abundance of this bacterium has been associated with an increased risk of post-surgical relapse in CD patients as well. In UC, conflicting observations have been made about F. prausnitzii abundance. One study connected lower abundance of F. prausnitzii with shorter time in remission and greater risk of UC flare. However, most of these metagenomic observations have limitations, such as restriction to adults, studying stool samples, and including treatment experienced patients. All of these factors may influence microbiome composition, and limited mucosa associated metagenomic data exists in respect to pediatric UC in untreated patients. However, such information is likely to carry important information towards unraveling the pathogenesis of this UC subtype. The aim of our study was to characterize the colonic mucosal microbiome of treatment-naïve pediatric UC patients. Left sided colonic biopsy samples from 9 treatment naive UC patients and 13 controls (no endoscopic or histologic evidence of UC) were studied. The Illumina MiSeq sequencing platform was used to interrogate the V1-V3 regions of the bacterial 16s rRNA gene. Processing of sequence data, assignment of operational taxonomic units (OTUs) and calculation of alpha-diversity were performed in QIIME (Quantitative Insights Into Microbial Ecology). STAMP (Statistical analysis of taxonomic and functional profiles) was used to analyze the high-throughput metagenomic data set. Clinical information, including Montreal classification of disease extent, physician's global assessment of severity and medications were reviewed. Pediatric UC patients had a comparable Shannon diversity index compared to controls. There were no significant differences between the groups when analyzed at the phylum, class, order, family, genus or species levels. There was, however, a trend towards a higher abundance of F. prausnitzii in UC patients compared to controls (P = 0.069). Significantly (Fischer exact test: P = 0.027) more UC patients (7/9 = 77.8%) had >3% F. prausnitzii abundance in the colonic mucosa than controls (3/13 = 23.1%). F. prausnitzii abundance at diagnosis did not predict short term (within 6 months) clinical outcomes in this small cohort. Our study demonstrated limited, but detectable differences between the colonic mucosal microbiome of treatment naive UC patients and controls in spite the small sample sizes. Significantly more UC patients had increased abundance of F. prausnitzii than controls. These results warrant further studies on larger groups to clarify the role of F. prausnitzii in pediatric UC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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