Competition Among Gardnerella Subgroups From the Human Vaginal Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Gardnerella spp. are hallmarks of bacterial vaginosis, a clinically significant dysbiosis of the vaginal microbiome. Gardnerella has four subgroups (A, B, C and D) based on cpn60 sequences. Multiple subgroups are often detected in individual women, and interactions between these subgroups are expected to influence their population dynamics and associated signs and symptoms of bacterial vaginosis. In the present study, contact-independent and contact-dependent interactions between the four Gardnerella subgroups were investigated in vitro. The cell free supernatants of mono- and co-cultures had no effect on growth rates of the Gardnerella subgroups suggesting that there are no contact-independent interactions (and no contest competition). For contact-dependent interactions, mixed communities of 2, 3 or 4 subgroups were created and the initial (0 h) and final population sizes (48 h) were quantified using subgroup-specific PCR. Compared to the null hypothesis of additive interactions, most (69.3%) of the mixed communities exhibited competition (p < 0.0001). Competition reduced the growth rates of subgroups A, B and C. In contrast, the growth rate of subgroup D increased in the presence of the other subgroups (p < 0.0001). All subgroups were able to form biofilm alone and in mixed communities. Our study suggests that there is scramble competition among Gardnerella subgroups, which likely contributes to the observed distributions of Gardnerella spp. in vaginal microbiomes and the formation of the multispecies biofilms characteristic of bacterial vaginosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».