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Enregistrement W2912296760 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.tmp107

Abstract TMP107: Microbiome Signature of Cerebral Cavernous Malformation Patients

2019· article· en· W2912296760 sur OpenAlexaff
Sean P. Polster, Le Shen, Anukriti Sharma, Agnieszka Stadnik, Julián Carrión‐Penagos, Romuald Girard, Janne Koskimäki, Sharbel Romanos, Séan Lyne, Robert Shenkar, Ying Cao, Kimberly Yan, Connie Lee, Amy Akers, Leslie Morrison, Myranda Robinson, Atif Zafar, A.S.Y Tang, Patricia Mericko-Ishizuka, Jack A. Gilbert, Helen Kim, Mark L. Kahn, Issam A. Awad

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLachnospiraceaeClostridialesBacteroidaceaeRuminococcusMicrobiomeMedicineBacteroidesBiologyGeneticsPathologyClostridium16S ribosomal RNAGeneBacteriaFirmicutes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cerebral cavernous malformation (CCM) patients have lesions comprised of dilated capillaries in the brain. Despite the knowledge that mutations of three CCM genes can cause this disease, other genetic and environmental factors that contribute to lesion formation are likely given the highly variable disease expression. Genome-wide association studies in CCM cohorts and mouse models of CCM, both point to a role of lipopolysaccharide. Mouse studies have shown that the microbiome, particularly Gram-negative bacteria, drive CCM lesion development. These data point to a possibility that CCM disease is affected by the gut microbiome. In this study, we investigated if human CCM disease could be linked to the gut microbiome. Methods: Fecal samples from 88 CCM patients, from four sites, were assayed using 16S rRNA gene sequencing. Following taxonomic classification by exact sequence variant analysis (ESV) using DeBlur, microbiome composition was compared with those of a reference non-CCM population (n=348), or between subgroups of CCM patients based on clinical data elements. Results: Analyses of microbiome composition statistics identified bacterial ESVs belonging to Clostridiales , Lachnospiraceae, Ruminococcaceae , and the genus Bacteroides that were significantly enriched in CCM patients compared to healthy controls. Within our CCM cohort, patients with germline CCM mutations had stool-associated enrichment of ESVs annotated to Clostridiales, and the genera Bacteroides and Prevotella , when compared to sporadic CCM patients, while patients with CCM1 and CCM2 mutations had different proportions of Clostridiales, Lachnospiraceae, and the genus Ruminococcus . Furthermore, Lachnospiraceae and Bacteroides proportions differentiated disease aggressiveness (All p<0.05, false discovery rate corrected). Conclusions: These data are the first to show that CCM patients have a distinct microbiome signature. Germline mutation and disease aggressiveness can correlate with further unique microbiome composition. This study supports further investigation into the mechanistic link between CCM disease and the microbiome. This will enhance our understanding of the brain-gut axis in CCM disease and the use of microbiome as a therapeutic target.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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