Community analysis and co-occurrence patterns in airway microbial communities during health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Ecological relationships between bacteria are important when considering variation in bacterial communities in humans, with such variation playing an important role in both health and disease. Using high-throughput sequence data of the 16S rRNA marker-gene, we analysed the prevalence of taxa in the airways of a number of health- and disease-associated cohorts and determined the main drivers of community variance and bacterial co-occurrence. A number of facultative and obligately anaerobic bacterial taxa are commonly associated with the upper airways, forming the main “core” microbiota,e.g. Streptococcusspp.,Veillonellaspp.,Prevotellaspp.,Granulicatellaspp. andFusobacteriumspp. Opportunistic pathogenic bacteria associated with chronic airways disease, such asPseudomonasspp. (Pseudomonas aeruginosa), Burkholderiaspp. (Burkholderia cepaciacomplex) andHaemophilusspp. (Haemophilus influenzae) demonstrated poor correlation with other members of their respective communities (ρ<0.5; p>0.005), indicating probable independent acquisition and colonisation. Furthermore, our findings suggest that intra-genus variation between health and disease may affect community assemblies. Improved understanding of how bacteria assemble in time and space during health and disease will enable the future development of tailored treatment according to the patient's own signature microbiota, potentially providing benefit to patients suffering from airway diseases characterised by chronic infection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».