Refinement of metabolite detection in cystic fibrosis sputum reveals heme negatively correlates with lung function
Notice bibliographique
Résumé
Summary Pseudomonas aeruginosa lung infections are a leading cause of morbidity and mortality in cystic fibrosis (CF) patients (1, 2). Our laboratory has studied a class of small molecules produced by P. aeruginosa known as phenazines, including pyocyanin and its biogenic precursor phenazine-1-carboxylic acid (PCA). As phenazines are known virulence factors (3), we and others have explored the possibility of using phenazine concentrations as a marker for disease progression (4–6). Previously, we reported that sputum concentrations of pyocyanin and PCA negatively correlate with lung function in cystic fibrosis patients (6). Our study used high performance liquid chromatography (HPLC) to quantify phenazines by UV–vis absorbance after extraction from lung sputum. Since our initial study, methods for metabolite analysis have advanced considerably, aided in large part by usage of mass spectrometry (LC-MS) and tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Because a more recent study employing LC-MS/MS revealed a surprising decoupling of P. aeruginosa metabolites in sputum and the detection of P. aeruginosa through culturing or microbiome profiles (4), we decided to check whether we could reproduce our previous findings by analyzing sputum samples from a different patient cohort with a new LC-MS instrument in our laboratory. Our new samples were provided by the Mountain West CF Consortium Sputum Biomarker study (7). In the course of performing our new analyses, comparison of our old HPLC data to our new LC-MS data led us to realize that the peak previously assigned to PCA instead originates from heme, and the peak assigned to pyocyanin originates from an as-yet unknown compound. This correction only affects the measurements of phenazines in sputum, and we are confident in the phenazine measurements from isolated cultures and the 16S rRNA gene sequencing data from that study (6). Here we outline the basis for our correction and present additional data showing that heme concentration negatively correlates with lung function in cystic fibrosis patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».