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Enregistrement W2970206468 · doi:10.1101/752576

Manner of death and demographic effects on microbial community composition in organs of the human cadaver

2019· preprint· en· W2970206468 sur OpenAlexaff
Holly L. Lutz, Alexandria Vangelatos, Neil Gottel, Emily Speed, Antonio Marco Maria Osculati, Silvia Damiana Visoná, Sheree J. Finley, Sari Tuomisto, Pekka J. Karhunen, Jack A. Gilbert, Gulnaz T. Javan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesNational Institute of JusticeU.S. Department of Justice
Mots-clésUniFracBiologyHomicideBaboonZoologyPhysiologyEcologyPoison controlMedicineBacteriaInjury preventionGenetics16S ribosomal RNAEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The microbiome serves important functions in human health, and postmortem, the microbial signatures of colonized organ tissue could be useful in helping to predict the manner of death in cases where this information is not known. We surveyed the microbiota (16S rRNA V4 amplicon sequencing) of 265 organ tissue samples including liver, blood, brain, heart, prostate, spleen and uterus from cadavers in Italy, Finland and the United States with confirmed manners of death comprising either accidental death, natural death, homicide, and suicide. Geographic locality (i.e. nationality) had a strong effect on observed microbial composition. Differing PERMANOVA results between unweighted and weighted UniFrac (nearly inverse results) suggest that specific bacteria may be associated with ethnicity and age, but that these differences are negligible when taking into account the relative abundance of bacterial taxa; weighted UniFrac measures suggest that although taxonomic composition may not vary significantly between different manners of death, PMI, or BMI categories, the relative abundance of specific taxa vary significantly. Various tissues exhibit differential associations with bacteria, and prostate and uterus were substantially different compared to other organs. For example, in Italian cadavers, the bacteria MLE1-12 permeated nearly all tissues, except the prostate and uterus. We identified specific bacterial ASVs as biomarkers of either natural or accidental death and suicide, but not for homicide. While the manner of death may have an impact on microbial associations, further investigation under more controlled conditions will be needed to validate whether these associations are predictive in forensic determinations. Importance The utilization of microbial data in the context of forensic investigations holds great promise for the field of forensic science. Identification of taxa that are associated with postmortem interval (PMI), specific manners of death (MOD), or other traits such as age, sex, ethnicity, and nationality may allow investigators to refine the circumstantial details surrounding the death of an individual. In this study we find nationality (geographic location of cadaver) to be a dominant predictor of cadaver microbiome composition. We also identify a number of cadaver-specific traits to be associated with microbial alpha- and beta diversity, as well as bacterial taxa that are differentially associated with these traits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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