Streptococcus pneumoniae Colonization Is Required To Alter the Nasal Microbiota in Cigarette Smoke-Exposed Mice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Smokers have nasal microbiota dysbiosis, with an increased frequency of colonizing bacterial pathogens. It is possible that cigarette smoke increases pathogen acquisition by perturbing the microbiota and decreasing colonization resistance. However, it is difficult to disentangle microbiota dysbiosis due to cigarette smoke exposure from microbiota changes caused by increased pathogen acquisition in human smokers. Using an experimental mouse model, we investigated the impact of cigarette smoke on the nasal microbiota in the absence and presence of nasal pneumococcal colonization. We observed that cigarette smoke exposure alone did not alter the nasal microbiota composition. The microbiota composition was also unchanged at 12 h following low-dose nasal pneumococcal inoculation, suggesting that the ability of the microbiota to resist initial nasal pneumococcal acquisition was not impaired in smoke-exposed mice. However, nasal microbiota dysbiosis occurred as a consequence of established high-dose nasal pneumococcal colonization at day 3 in smoke-exposed mice. Similar to clinical reports on human smokers, an enrichment of potentially pathogenic bacterial genera such as Fusobacterium , Gemella , and Neisseria was observed. Our findings suggest that cigarette smoke exposure predisposes to pneumococcal colonization independent of changes to the nasal microbiota and that microbiota dysbiosis observed in smokers may occur as a consequence of established pathogen colonization.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».