Fertility factors affect the vaginal microbiome in women of reproductive age
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: For women of reproductive age, achieving a successful pregnancy requires both the normal functioning of reproductive endocrine and the health of the reproductive tract environment. We aimed to study how these fertility factors, such as female age, baseline sexual hormone levels, tubal patency, and vaginal pH, affect the composition of vaginal microbiome. METHOD OF STUDY: The 16S rRNA sequencing was carried on vaginal microbiome samples from 85 women of reproductive age without vaginal infections or reproductive endocrine diseases. The detailed correlations between fertility factors and vaginal microbiome were quantified by Spearman's rank tests. A linear discriminant analysis was carried out to explore the effects of fertility factors on the relative abundances of vaginal bacterial species. RESULTS: The vaginal pH, levels of basal E2, LH, and FSH all had significant effects on the distribution of vaginal microbiome. The relative abundances of vaginal bacterial species, including Escherichia coli, Streptococcus agalactiae, and Prevotella intermedia, were significantly different due to the host's state of reproductive endocrine and tubal patency. It was worth noting that women with tubal obstruction, or prolonged menstrual cycle, or antral follicle count >15, or vaginal pH > 4.5 all had a higher abundance of Escherichia coli in vagina. CONCLUSION: The fertility factors associated with the reproductive endocrine and the genital tract environment affected vaginal microbiome in women of reproductive age. The species Escherichia coli, Streptococcus agalactiae, Prevotella intermedia, etc could be used as biomarkers to reflect the pathological state of reproductive endocrine and genital tract.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».