Longitudinal sampling of the lung microbiota in individuals with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) manifests in the lungs resulting in chronic microbial infection. Most morbidity and mortality in CF is due to cycles of pulmonary exacerbations-episodes of acute inflammation in response to the lung microbiome-which are difficult to prevent and treat because their cause is not well understood. We hypothesized that longitudinal analyses of the bacterial component of the CF lung microbiome may elucidate causative agents within this community for pulmonary exacerbations. In this study, 6 participants were sampled thrice-weekly for up to one year. During sampling, sputum, and data (antibiotic usage, spirometry, and symptom scores) were collected. Time points were categorized based on relation to exacerbation as Stable, Intermediate, and Treatment. Retrospectively, a subset of were interrogated via 16S rRNA gene sequencing. When samples were examined categorically, a significant difference between the lung microbiota in Stable, Intermediate, and Treatment samples was observed in a subset of participants. However, when samples were examined longitudinally, no correlations between microbial composition and collected data (antibiotic usage, spirometry, and symptom scores) were observed upon exacerbation onset. In this study, we identified no universal indicator within the lung microbiome of exacerbation onset but instead showed that changes to the CF lung microbiome occur outside of acute pulmonary episodes and are patient-specific.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».