Distinct Effects of the Cervicovaginal Microbiota and Herpes Simplex Type 2 Infection on Female Genital Tract Immunology
Notice bibliographique
Résumé
Background: Genital inflammation is a key determinant of human immunodeficiency virus (HIV) transmission, and may increase HIV-susceptible target cells and alter epithelial integrity. Several genital conditions that increase HIV risk are more prevalent in African, Caribbean, and other black (ACB) women, including bacterial vaginosis and herpes simplex virus type-2 (HSV-2) infection. Therefore, we assessed the impact of the genital microbiota on mucosal immunology in ACB women and microbiome-HSV-2 interactions. Methods: Cervicovaginal secretions and endocervical cells were collected by cytobrush and Instead Softcup, respectively. T cells and dendritic cells were assessed by flow cytometry, cytokines by multiplex enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), and the microbiota by 16S ribosomal ribonucleic acid gene sequencing. Results: The cervicovaginal microbiota of 51 participants were composed of community state types (CSTs) showing diversity (20/51; 39%) or predominated by Lactobacillus iners (22/51; 42%), L. crispatus (7/51; 14%), or L. gasseri (2/51; 4%). High-diversity CSTs and specific bacterial phyla (Gardnerella vaginalis and Prevotella bivia) were strongly associated with cervicovaginal inflammatory cytokines, but not with altered endocervical immune cells. However, cervical CD4+ T-cell number was associated with HSV-2 infection and a distinct cytokine profile. Conclusions: This suggests that the genital microbiota and HSV-2 infection may influence HIV susceptibility through independent biological mechanisms.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».