Enriched taxa were found among the gut microbiota of centenarians in East China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gut microbiota is closely related to age. Studies from Europe and the U.S. identified featured microbiota in different age groups for the elderly. Asian studies mainly focused on people living in longevity areas. Featured microbiota for the elderly people of different age groups, especially in the centenarian in the general population, has not been well investigated in China. METHOD: We conducted a comparative study by including 198 subjects of three age groups (65-70, 90-99, and 100+ years) in East China. Information regarding age, sex, height, weight, waist circumference, hip circumference, food preference, smoking status and alcohol consumption were collected by using a structured questionnaire. Fecal samples for each participant were collected as well. 16S rRNA gene sequencing were employed to analyze the gut microbiota composition. Logistic regression with LASSO feature selection was used to identify featured taxa in different age groups and to assess their potential interactions with other factors such as lifestyle. RESULT: The gut microbiota of the 90-99 year and 100+ year age groups showed more diversity, robustness, and richness compared with the 65-70 year age group. PCoA analysis showed a clear separation between the 65-70 and 100+ year age groups. At the species level, Bacteroides fragilis, Parabacteroides merdae, Ruminococcus gnavus, Coprococcus and Clostridium perfringens increased, but Bacteroides vulgatus, Ruminococcus sp.5139BFAA and Clostridium sp.AT5 decreased in the 90-99 year age group. The age differences in gut microbiota were similar across the strata of smoking, alcohol consumption status and food preference. CONCLUSION: Our study demonstrated age differences in many aspects of gut microbiota, such as overall diversity, microbiota structure, and relative abundance of key taxa. Moreover, the gut microbiota of centenarian was significantly different from those of younger age groups of the elderly.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».