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Enregistrement W2791747253 · doi:10.1093/jcag/gwy008.300

A299 IDENTIFICATION OF PATHOGENIC BACTERIAL STRAINS IN PAEDIATRIC PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASES USING IMMUNOGLOBULIN G AS A MARKER OF VIRULENCE

2018· article· en· W2791747253 sur OpenAlexaff
Misagh Alipour, Heather Armstrong, Rosica Valcheva, Deenaz Zaidi, Juan Jovel, Yuefei Lou, Andrew L. Mason, Gane Ka‐Shu Wong, Karen Madsen, Levinus A. Dieleman, Matthew Carroll, Hien Q. Huynh, Eytan Wine

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyMicrobiologyInflammatory bowel diseaseBiologyPathogenic bacteriaUlcerative colitisFirmicutesImmune systemImmunoglobulin GImmunologyBacteriaMedicine16S ribosomal RNADiseasePathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel diseases (IBD), including Crohn disease (CD) and ulcerative colitis (UC), are a group of chronic and severely debilitating gastrointestinal disorders, with an exacerbated immune response to the gut microbiota. We hypothesized that pathogenic bacteria are more likely to be bound by immunoglobulin (Ig) G antibodies and identification of these strains could help identify mechanisms of immune activation. Aspirate washes were obtained from the terminal ileum of pediatric IBD and non-IBD patients during endoscopy. Samples were fixed in paraformaldehyde and stringently washed to separate bacteria. Prior to fluorescence-activated cell sorting (FACS), samples were stained with propidium iodide (PI) and an anti-IgG fluorescent antibody with proper controls to differentiate bacteria bound by IgG (IgG+) from all others (IgG-). Validation in a select set of samples involved image cytometry. DNA was extracted from sorted bacteria using bead beating extraction and phenol/chloroform purification. Analysis of bacterial DNA samples was completed using the Ilumina MiSeq platform for 16S rRNA gene sequencing. Quality of patient bacterial DNA samples was used to identify those suitable to be sequenced resulting in 36 total washes from children without IBD (n=10), and with CD (n=17) or UC (n=9). Firmicutes and Bacteroidetes phyla were most commonly identified; however, no significant differences were found between IBD and non-IBD controls upon examining the composition of the ileal mucosa-associated microbiome. There was a 2 and 1.5 fold increase in the overall ratio of IgG+/IgG- bacteria in CD and UC, respectively. In CD, there was an increase in IgG+/IgG- ratio of both Bacteroidetes and Proteobacteria phyla. In UC this ratio was increased for Actinobacteria. IgG binding favored specific family level strains including Porphyromonadaceae (Bacteroidetes) and Enterobacteriaceae (Proteobacteria) in CD; Barnesiellaceae (Bacteroidetes) and Bifidobacteriaceae (Actinobacteria) in UC; and Clostridiaceae and Veillonellaceae (Firmicutes) in non-IBD, although considerable variation was noted between patients. This study demonstrated selective increase of mucosa associated bacteria bound by IgG in the ileum of pediatric IBD patients compared to non-IBD. Further use of this method in larger cohort studies can identify individual microbes as therapeutic targets facilitating the development of targeted diagnostic and improved therapeutic approaches for IBD. CCCCCFC, AIHS

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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