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Enregistrement W2791008915 · doi:10.1093/jcag/gwy008.012

A11 EFFECT OF FECAL MICROBIAL TRANSPLANT ON MICROBIAL AND PHAGE COMPOSITION IN PATIENTS WITH CLOSTRIDIUM DIFFICILE INFECTION

2018· article· en· W2791008915 sur OpenAlexaffabout
H Park, Braden Millan, Naomi Hotte, Dina Kao, Karen Madsen

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiologyBiologyClostridium difficileMetagenomicsSiphoviridaeBacteroidesEscherichia coliMicrobiomePhage therapyBacteriophageGeneticsGeneBacteriaAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiome contains a diverse bacteriophage community that plays a largely unknown role in shaping microbial colonization and disease pathogenesis. Fecal microbial transplantation (FMT) is the most effective therapy for recurrent Clostridium difficile infection (RCDI) and has been shown to transfer phages along with gut microbes. The aim of this study was to examine the effects of FMT on microbial and phage composition in RCDI patients. Patients with RCDI (n=19) received FMT from 1 of 3 donors via colonoscopy. Stool samples were collected prior to and following FMT. DNA was extracted and indexed paired-end DNA libraries constructed using an Illumina Nextera® XT DNA kit, then sequenced on a MiSeq. Reads from individual samples were mapped to >5 kb assembled contigs using Metaphlan 2 for taxonomy, HUMAnN for gene function, and Bowtie2 with NCBI RefSeq database for prophage. To assess the metabolic state of the microbial community in RDCI patients, growth dynamics of E. coli were inferred from the metagenomic data by measuring the proportion of DNA copies near the origin to those near the terminus (peak-to-trough ratio (PTR)). In RCDI patients prior to FMT, Escherichia and Klebsiella dominated. RCDI patients also harbored numerous phages within the Siphoviridae family, including Enterobacteria, Escherichia, Salmonella, Klebsiella and Lactobacillus phages. In contrast, the gut microbiome of donors consisted primarily of Bacteroides and Firmicutes; donors also had a much reduced phage population which consisted primarily of crAssphage, a phage predicted to infect Bacteroides. Eleven patients were successfully treated with a single FMT (FMT-S) while 8 patients required multiple FMTs (FMT-M). A successful FMT resulted in the appearance of crAssphage in the RCDI recipients with a complete loss or reduction of Siphoviridae phages and increased Bacteroidetes and Firmicutes. There were no significant differences in microbial composition or predicted gene function between the FMT-S and FMT-M groups; however, the patients requiring multiple FMT had increased abundances of Enterobacteria phages HK542, mEp237, and phiP27. This was associated with an increased inferred growth rate of Escherichia coli suggesting that E. coli and associated phages may be driving disease pathogenesis in some RCDI patients that fail to respond to FMT. RCDI patients had decreased microbial but increased diversity of phages compared with healthy individuals. FMT altered both bacterial and phage composition to resemble the donor. Patients who required at least 2 FMT had significant differences in their phage population suggesting that the presence of particular phages may have a role in modulating response of patients to fecal transplantation. CIHRAlberta Health Services; Alberta Innovates

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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