Spatial and Temporal Analysis of the Stomach and Small Intestinal Microbiota in Fasted Healthy Humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the microbiota in the proximal gastrointestinal (GI) tract has been implicated in health and disease, much of these microbes remains understudied compared to the distal GI tract. This study characterized the microbiota across multiple proximal GI sites over time in healthy individuals. As part of a study of the pharmacokinetics of oral mesalamine administration, healthy, fasted volunteers (N=8; 10 observation periods total) were orally intubated with a four-lumen catheter with multiple aspiration ports. Samples were taken from stomach, duodenal, and multiple jejunal sites, sampling hourly (≤7 hours) to measure mesalamine (administered at t=0), pH, and 16S rRNA gene-based composition. We observed a predominance of Firmicutes across proximal GI sites, with significant variation compared to stool. The microbiota was more similar within individuals over time than between subjects, with the fecal microbiota being unique from that of the small intestine. The stomach and duodenal microbiota displayed highest intra-individual variability compared to jejunal sites, which were more stable across time. We observed significant correlations in the duodenal microbial composition with changes in pH; linear mixed models identified positive correlations with multiple Streptococcus operational taxonomic units (OTU) and negative correlations with multiple Prevotella and Pasteurellaceae OTUs. Few OTUs correlated with mesalamine concentration. The stomach and duodenal microbiota exhibited greater compositional dynamics compared to the jejunum. Short-term fluctuations in the duodenal microbiota was correlated with pH. Given the unique characteristics and dynamics of the proximal GI tract microbiota, it is important to consider these local environments in health and disease states.
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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 | 0,000 |
| 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 ».