The international sinonasal microbiome study: A multicentre, multinational characterization of sinonasal bacterial ecology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sinonasal microbiome remains poorly defined, with our current knowledge based on a few cohort studies whose findings are inconsistent. Furthermore, the variability of the sinus microbiome across geographical divides remains unexplored. We characterize the sinonasal microbiome and its geographical variations in both health and disease using 16S rRNA gene sequencing of 410 individuals from across the world. Although the sinus microbial ecology is highly variable between individuals, we identify a core microbiome comprised of Corynebacterium, Staphylococcus, Streptococcus, Haemophilus and Moraxella species in both healthy and chronic rhinosinusitis (CRS) cohorts. Corynebacterium (mean relative abundance = 44.02%) and Staphylococcus (mean relative abundance = 27.34%) appear particularly dominant in the majority of patients sampled. Amongst patients suffering from CRS with nasal polyps, a statistically significant reduction in relative abundance of Corynebacterium (40.29% vs 50.43%; P = .02) was identified. Despite some measured differences in microbiome composition and diversity between some of the participating centres in our cohort, these differences would not alter the general pattern of core organisms described. Nevertheless, atypical or unusual organisms reported in short-read amplicon sequencing studies and that are not part of the core microbiome should be interpreted with caution. The delineation of the sinonasal microbiome and standardized methodology described within our study will enable further characterization and translational application of the sinus microbiota.
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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) | 0,001 | 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 découle