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Enregistrement W2559863651 · doi:10.1186/s13223-016-0164-7

AllerGen’s 8th research conference

2016· article· en· W2559863651 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marie‐Claire Arrieta, Andrea Arevalos, Leah T. Stiemsma, Marta E. Chico, Carlos Sandoval, Minglian Jin, Jens Walter, Philip J. Cooper, B. Brett Finlay, Émilie Bernatchez, Matthew J. Gold, Anick Langlois, Pascale Blais‐Lecours, Caroline Duchaine, David Marsolais, Kelly M. McNagny, Marie‐Renée Blanchet, Jordan Brubacher, Bimal Chhetri, Kelly Sabaliauskas, Kate Bassil, Jeff Kwong, Frances Coates, Tim K. Takaro, Angela Chow, Gregory E. Miller, Edith Chen, Piush J. Mandhane, Stuart E. Turvey, Susan J. Elliott, Allan B. Becker, Padmaja Subbarao, Malcolm R. Sears, Anita L. Kozyrskyj, Zihang Lu, Susan Balkovec, Krzysztof Kowalik, Per Gustafsson, Félix Ratjen, Rachel D. Edgar, Nicole R. Bush, Julie L. MacIssac, Thomas Boyce, Michael S. Kobor, Melanie Emmerson, Bingqing Shen, Theo J. Moraes, Sofianne Gabrielli, Ann E. Clarke, Harley Eisman, Judy Morris, Lawrence Joseph, Sebastien LaVieille, Moshe Ben‐Shoshan, Sumaiya A. Islam, Christof Brückmann, Vanessa Nieratschker, Kyla C. Jamieson, David Proud, Cynthia Kanagaratham, Pierre Camateros, František Kopřiva, Jennifer Henri, Marián Hajdúch, Danuta Radzioch, Liane J. Kang, Petya Koleva, Catherine J. Field, Tedd Konya, James A. Scott, Theodore Konya, Meghan B. Azad, Jeff Brook, David S. Guttman, Manjeet Kumari, Sarah L. Bridgman, Mon Hnin Tun, Rupasri Mandal, David S. Wishart, Amy Huei‐Yi Lee, Jeff Xia, Erin E. Gill, Bob Hancock, Danay Maestre, Darren Sutherland, Jeremy A. Hirota, Olga M. Pena, Meaghan J. Jones, Julia L. MacIsaac, William H. Dow, Luis Rosero‐Bixby, David H. Rehkopf, Takeshi Morimoto, Steven G. Smith, John-Paul Oliveria, Suzanne Beaudin, Abbey Schlatman, Karen Howie, Caitlin Obminski, Graeme Nusca, Roma Sehmi, Gail M. Gauvreau, Paul M. O’Byrne, Michelle L. North, Cheng Peng, Marco Sánchez-Guerra, Hyang‐Min Byun, Anne K. Ellis, Andrea Baccarelli, Joseph O. Okeme, Suman Dhal, Aman Saini, Miriam L. Diamond, Christopher J. Olesovsky, Brittany Salter, Paige Lacy, Michael J. O’Sullivan, Chan Y. Park, Jeffrey J. Fredberg, Anne‐Marie Lauzon, James G. Martin, Min Hyung Ryu, Neeloffer Mookherjee, Elinor Simons, Diana L. Lefebvre, David Dai, Amrit Singh, Casey P. Shannon, Young Woong Kim, Chen Xi Yang, J. Mark FitzGerald, Louis‐Philippe Boulet, Scott J. Tebbutt, Gurpreet K. Singhera, S. JasemineYang, Delbert R. Dorscheid, Hasantha Sinnock, Susan Goruk, Hamid Tavakoli, Larry D. Lynd, Mohsen Sadatsafavi, Mark W. Tenn, Jenny Thiele, Daniel E. Adams, Lisa M. Steacy, Bahar Torabi, Sarah De Schryver, Duncan Lejtenyi, Ingrid Baerg, Edmond S. Chan, Bruce Mazer, Maxwell Tran, Wei Dai, Wendy Lou, Radha Chari, Edward M. Conway, Helen Neighbour, Mark Larché

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensCanadian Respiratory Research NetworkEnvironment and Climate Change CanadaOccupational Cancer Research CentreSt. Paul's HospitalHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of WaterlooCanadian Nuclear LaboratoriesThe Scarborough HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill University Health CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSimon Fraser UniversityUniversity of CalgaryCentre for Advancing Health OutcomesPrincess Margaret Cancer CentreKingston General HospitalQueen's UniversityHealth CanadaToronto Public HealthUniversity of ManitobaThe Metabolomics Innovation CentreInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecBC Children's HospitalPrevention of Organ FailureUniversité LavalUniversity of AlbertaChild and Family Research InstituteCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San FranciscoNational Institute of Mental HealthBerkeley Population Center, University of California BerkeleyHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of AlbertaNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesVancouver Coastal Health Research InstituteBritish Columbia Lung AssociationInstitute for Clinical Evaluative SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California BerkeleyFondation Brain CanadaManitoba Medical Service FoundationFonds de Recherche du Québec - SantéMitacsHealth CanadaReseau canadien de recherche respiratoireAstraZeneca CanadaUniversity of ManitobaAstraZeneca
Mots-clésAllergenMedicineImmunologyAllergy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Asthma is the most prevalent chronic disease among children and affects 235 million people worldwide [1].Although the incidence of asthma in South America is among the highest worldwide, underlying causes and disease phenotypes are poorly defined and may differ to developed countries.Recent evidence in mice [2] and human [3] has identified a 'critical window' early in life where the effects of gut microbial changes (dysbiosis) are most influential in immune development and experimental asthma.Given the differences in gut microbiota between North and South American populations, we aimed to validate our previous work in a microbially-different human population.Methods: We compared the gut microbiota of 97 infants from the coastal community Las Esmeraldas, Ecuador at 3 months of age by 16S sequencing (V4 region) Illumina MiSeq.Subjects were grouped into atopic-wheezers (n = 27) and controls (n = 70) based on a skin prick test and wheezing history at 1 year of age.An exact logistic regression model was developed to evaluate the risk associated with the AW group according to specific clinical and epidemiological metadata.Metagenomes were predicted from 16S rRNA OTU data using PIC-RUSt, and categorized by function using KEGG Orthology.The concentration of fecal short chain fatty acids (SCFA) was determined by gas chromatography.Results: Atopy and wheezing at 1 year of age was significantly associated with asthma diagnosis at 5 years (OR 17.8), birth by C-section (OR 3.1), potable water at home (OR 2.7) and in utero exposure to antibiotics (OR 2.9).This phenotype was also significantly associated with eosinophil concentration at 2 and 5 years (p < 0.05), number of episodes of respiratory infections (p < 0.01), maternal load with Trichuris trichiura during pregnancy (p < 0.05), and inversely associated with the number of diarrheal episodes by 1 year of age (p < 0.05).Similar to what we had previously found in Canadian babies, atopic-wheezing Ecuadorian babies also exhibit gut microbial dysbiosis at 3 months of age.However, the microbial alterations were different and more pronounced in Ecuadorian babies.Predicted metagenomic analysis showed significant differences in genes involved in carbohydrate and taurine metabolism.Fecal acetate was significantly reduced in atopic wheezers.Ongoing experiments will determine if differences in eukaryome are also associated with asthma risk in this population. Conclusions:This study further supports the importance of the microbiota during the first 100 days of life, although the characteristics of the microbial dysbiosis and epidemiological associations depend on geographical location.Reduced fecal acetate as a common feature in both populations suggests that different microbial alterations may have similar metabolic outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3910,240

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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