Microbiome Survey of the Inflamed and Noninflamed Gut at Different Compartments Within the Gastrointestinal Tract of Inflammatory Bowel Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to contrast the mucosal microbiota in Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC). METHODS: We assessed the concept of localized dysbiosis by comparing the bacterial communities of inflamed and noninflamed mucosa of patients with inflammatory bowel disease (IBD) and by analysis of the microbiota composition at distinct gut compartments (ileum, cecum, mid-colon, and rectum). We performed 16S rDNA sequencing to analyze population structures. Quality control and operational taxonomic unit classification of reads were performed using mothur with statistical analyses executed in the R package, phyloseq. RESULTS: There was no variation in any phyla or genera comparing inflamed to noninflamed mucosa within CD (or UC) or when comparing different gut compartments within CD (or UC). There were differences between the inflamed and noninflamed mucosa between CD and UC: analysis of the inflamed IBD gut at the phylum level indicated that Bacteroidetes (P = 0.002) and Fusobacteria (P < 0.05) were detected more frequently in inflamed CD mucosa than in inflamed UC mucosa. Conversely, Proteobacteria and Firmicutes (P < 0.05) were more frequently observed in the inflamed UC mucosa. At the genus level, the abundance of Faecalibacterium (P ≤ 0.05), Bacteroides (P = 0.003), and Pseudomonas (P < 0.001) were significantly different between the inflamed CD and UC and the abundance of 13 genera were significantly different within the noninflamed mucosa. The noninflamed UC mucosa was the most different from non-IBD mucosa. CONCLUSIONS: Dramatic shifts of microbial communities were not observed between the noninflamed and inflamed mucosa within CD (or UC) although both the inflamed (and noninflamed) mucosa was different between CD and UC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».