Gut microbiome of treatment-naïve MS patients of different ethnicities early in disease course
Notice bibliographique
Résumé
Although the intestinal microbiome has been increasingly implicated in autoimmune diseases, much is unknown about its roles in Multiple Sclerosis (MS). Our aim was to compare the microbiome between treatment-naïve MS subjects early in their disease course and controls, and between Caucasian (CA), Hispanic (HA), and African American (AA) MS subjects. From fecal samples, we performed 16S rRNA V4 sequencing and analysis from 45 MS subjects (15 CA, 16 HA, 14 AA) and 44 matched healthy controls, and whole metagenomic shotgun sequencing from 24 MS subjects (all newly diagnosed, treatment-naïve, and steroid-free) and 24 controls. In all three ethnic groups, there was an increased relative abundance of the same single genus, Clostridium, compared to ethnicity-matched controls. Analysis of microbiota networks showed significant changes in the network characteristics between combined MS cohorts and controls, suggesting global differences not restricted to individual taxa. Metagenomic analysis revealed significant enrichment of individual species within Clostridia as well as particular functional pathways in the MS subjects. The increased relative abundance of Clostridia in all three early MS cohorts compared to controls provides candidate taxa for further study as biomarkers or as etiologic agents in MS.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».