Microbiome Composition and Function Drives Wound-Healing Impairment in the Female Genital Tract
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism(s) by which bacterial communities impact susceptibility to infectious diseases, such as HIV, and maintain female genital tract (FGT) health are poorly understood. Evaluation of FGT bacteria has predominantly been limited to studies of species abundance, but not bacterial function. We therefore sought to examine the relationship of bacterial community composition and function with mucosal epithelial barrier health in the context of bacterial vaginosis (BV) using metaproteomic, metagenomic, and in vitro approaches. We found highly diverse bacterial communities dominated by Gardnerella vaginalis associated with host epithelial barrier disruption and enhanced immune activation, and low diversity communities dominated by Lactobacillus species that associated with lower Nugent scores, reduced pH, and expression of host mucosal proteins important for maintaining epithelial integrity. Importantly, proteomic signatures of disrupted epithelial integrity associated with G. vaginalis-dominated communities in the absence of clinical BV diagnosis. Because traditional clinical assessments did not capture this, it likely represents a larger underrepresented phenomenon in populations with high prevalence of G. vaginalis. We finally demonstrated that soluble products derived from G. vaginalis inhibited wound healing, while those derived from L. iners did not, providing insight into functional mechanisms by which FGT bacterial communities affect epithelial barrier integrity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».