Host immunoglobulin G selectively identifies pathobionts in pediatric inflammatory bowel diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory bowel diseases (IBD) are a group of complex and multifactorial disorders with unknown etiology. Chronic intestinal inflammation develops against resident intestinal bacteria in genetically susceptible hosts. We hypothesized that host intestinal immunoglobulin (Ig) G can be used to identify bacteria involved in IBD pathogenesis. RESULTS: IgG-bound and -unbound microorganisms were collected from 32 pediatric terminal ileum aspirate washes during colonoscopy [non-IBD (n = 10), Crohn disease (n = 15), and ulcerative colitis (n = 7)], and composition was assessed using the Illumina MiSeq platform. In vitro analysis of invasive capacity was evaluated by fluorescence in situ hybridization and gentamicin invasion assay; immune activation was measured by qPCR. Despite considerable inter-individual variations, IgG binding favored specific and unique mucosa-associated species in pediatric IBD patients. Burkholderia cepacia, Flavonifractor plautii, and Rumminococcus sp. demonstrated increased IgG binding, while Pseudomonas ST29 demonstrated reduced IgG binding, in IBD. In vitro validation confirmed that B. cepacia, F. plautii, and Rumminococcus display invasive potential while Pseudomonas protogens did not. CONCLUSION: Using IgG as a marker of pathobionts in larger patient cohorts to identify microbes and elucidate their role in IBD pathogenesis will potentially underpin new strategies to facilitate development of novel, targeted diagnostic, and therapeutic approaches. Interestingly, this method can be used beyond the scope of this manuscript to evaluate altered gut pathobionts in a number of diseases associated with altered microbiota including arthritis, obesity, diabetes mellitus, alcoholic liver disease, cirrhosis, metabolic syndrome, and carcinomas.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».