Comparative analyses of fecal microbiota in Tibetan and Chinese Han living at low or high altitude by barcoded 454 pyrosequencing
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge about the impact of altitude and ethnicity on human gut microbiota is currently limited. In this study, fecal microbiota from 12 Tibetans (T group), 11 Chinese Han living in Tibet (HH group) and 12 Chinese Han living in Shaanxi province (LH group) were profiled by 454 pyrosequencing. Analysis of UniFrac principal coordinates showed significant structural changes in fecal microbiota among the three groups. There were significant differences in the composition of fecal microbiota among the three groups at phylum and genus levels. At the phylum level, the fecal samples of HH and T groups had higher relative abundances of Firmicutes, whereas the LH group had a higher relative abundance of Bacteroidetes. These changes at the phylum level reflected different dominant genus compositions. Compared with the LH group, changes of Firmicutes and Bacteroidetes were mainly due to a significant decrease of Prevotella in the HH group and were primarily attributable to significant decreases of Bacteroides and Prevotella as well as a significant increase of Catenibacterium in the T group. In conclusion, our results suggest that high altitude may contribute to shaping human gut microbiota. Genetic and dietary factors may also explain the different microbiota compositions between Tibetan and Chinese Han.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».