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Enregistrement W2618752334 · doi:10.1513/annalsats.201609-668oc

The Evolving Cystic Fibrosis Microbiome: A Comparative Cohort Study Spanning 16 Years

2017· article· en· W2618752334 sur OpenAlexaff
Nicole Acosta, Fiona Whelan, Ranjani Somayaji, Ali Poonja, Michael G. Surette, Harvey Rabin, Michael D. Parkins

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeMedicineCohortCystic fibrosisDemographicsSputumCohort studyBiobankMetagenomicsStreptococcusInternal medicineDemographyBiologyBioinformaticsPathologyBacteriaGeneticsTuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The cystic fibrosis (CF) airways are infected with a diverse polymicrobial community. OBJECTIVES: Understanding how changes in the CF microbiome have occurred over time, similar to the observed changes in the prevalence of cultured pathogens, is key in understanding the microbiome's role in disease. METHODS: Drawing from a prospectively collected and maintained sputum biobank, we identified 45 patients with sputum samples collected between the ages of 18 and 21 years in three successive cohorts of adults transitioning to our CF clinic: A (1997-2000), B (2004-2007), and C (2010-2013). Patient demographics, clinical status, and medications were collected from detailed chart review. Microbial communities were assessed by Ilumina MiSeq sequencing of the variable 3 (V3) region of the 16S rDNA. RESULTS: The three cohorts were similar with respect to baseline demographics. There was a trend toward improved health and use of disease-modifying therapies in each successive cohort. Shannon diversity increased in the most recent cohort, suggesting an increase in the diversity of organisms between cohorts. Furthermore, the proportion of samples with Pseudomonas-dominated communities decreased over time, whereas Streptococcus increased. Although β-diversity was associated with transition cohort, the greatest predictor of diversity remained lung function. Furthermore, core microbiome constituents were preserved across cohorts. CONCLUSIONS: Modest changes in the composition and structure of the microbiome of three successive cohorts of young adults with CF were observed, occurring in parallel with successive improvements in clinical status. Importantly, however, the core microbiome constituents were preserved across cohorts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,361 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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