Characterization of Stool Virome in Children Newly Diagnosed With Moderate to Severe Ulcerative Colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Viral infections have been suggested as possible triggers for the onset of ulcerative colitis (UC). METHODS: We employed VirCapSeq-Vert, a high-throughput sequencing virus capture platform, to examine the stool virome of children with newly diagnosed moderate to severe UC. We surveyed fecal samples collected at presentation, after symptom remission, and from a control group diagnosed with irritable bowel syndrome. RESULTS: Seventy subjects with UC (mean age 13 years, 45 had moderate symptoms, 25 had severe, 69 of 70 had a Mayo endoscopy subscore 2/3) were studied. We detected a wide range of animal viruses that were taxonomically classified into 12 viral families. A virus was present in 50% of fecal samples collected at presentation, 41% of samples collected after remission, and 40% of samples in our control group. The most frequently identified viruses were diet-based gyroviruses. The UC cohort had a significantly higher prevalence of anelloviruses compared with the control cohort. However, we did not identify a single virus that can be implicated in the onset of UC and did not find an association between UC disease severity and viral presence. CONCLUSION: Presence of virus in stool was not associated with the onset of pediatric UC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».