Mycobiome Sequencing and Analysis Applied to Fungal Community Profiling of the Lower Respiratory Tract During Fungal Pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Invasive fungal infections are an increasingly important cause of human morbidity and mortality. We generated a next-generation sequencing (NGS)-based method designed to detect a wide range of fungi and applied it to analysis of the fungal microbiome (mycobiome) of the lung during fungal infection. Internal transcribed spacer 1 (ITS1) amplicon sequencing and a custom analysis pipeline detected 96% of species from three mock communities comprised of potential fungal lung pathogens with good recapitulation of the expected species distributions (Pearson correlation coefficients r=0.63, p=0.004; r=0.71, p50% relative abundance) the mycobiome in 68.6% of these culture-positive samples but was absent in culture-negative samples. To overcome any bias in relative abundance due to between-sample variation in fungal biomass, an abundance-weighting calculation was used to normalize the data by accounting for sample-specific PCR cycle number and PCR product concentration data utilized during sample preparation. After normalization, there was a statistically significant greater overall abundance of ITS1 amplicon in the Blastomyces-culture-positive samples versus culture-negative samples. Moreover, the normalization revealed a greater biomass of yeast and environmental fungi in several Blastomyces-culture-positive samples than in the culture-negative samples. Successful detection of Coccidioides, Scedosporium, Phaeoacremonium, and Aspergillus in 6 additional culture-positive BALs by ITS1 amplicon sequencing demonstrates the ability of this method to detect a broad range of fungi from clinical specimens, suggesting that it may be a potentially useful adjunct to traditional fungal microbiological testing for the diagnosis of respiratory mycoses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».