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Enregistrement W3022614665 · doi:10.1101/2020.05.07.083634

Assessing the variation within the oral microbiome of healthy adults

2020· preprint· en· W3022614665 sur OpenAlexafffund
Jacob T. Nearing, Vanessa DeClercq, Johan Van Limbergen, Morgan G. I. Langille

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchIWK Health CentreResearch Nova ScotiaNova Scotia Health Research FoundationCanadian Association of Gastroenterology
Mots-clésOral MicrobiomeMicrobiomeBiologyHuman microbiomeConfoundingAnthropometryAmplicon sequencingHuman Microbiome ProjectOral cavityPhysiologyMedicineGenetics16S ribosomal RNAGeneInternal medicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over 1000 different species of microbes have been found to live within the human oral cavity where they play important roles in maintaining both oral and systemic health. Several studies have identified the core members of this microbial community, however, the factors that determine oral microbiome composition are not well understood. In this study we exam the salivary oral microbiome of 1049 Atlantic Canadians using 16S rRNA gene sequencing in order to determine which dietary, lifestyle, and anthropometric features play a role in shaping microbial community composition. Features that were identified as being significantly associated with overall composition were then additionally examined for genera and amplicon sequence variants that were associated with these features. Several associations were replicated in an additional secondary validation dataset. Overall, we found that several anthropometric measurements including waist hip ratio, height, and fat free mass, as well as age and sex, were associated with oral microbiome composition in both our exploratory and validation cohorts. We were unable to validate dietary impacts on the oral microbiome but did find evidence to suggest potential contributions from factors such as the number of vegetable and refined grain servings an individual consumes. Interestingly, each one of these factors on their own were associated with only minor shifts in the oral microbiome suggesting that future biomarker identification for several diseases associated with the oral microbiome may be undertaken without the worry of confounding factors obscuring biological signal. Importance The human oral cavity is inhabited by a diverse community of microbes known as the human oral microbiome. These microbes play a role in maintaining both oral and systemic health and as such have been proposed to be useful biomarkers of disease. However, to identify these biomarkers, we first need to determine the composition and variation of the healthy oral microbiome. Within this report we investigate the oral microbiome of 1049 healthy individuals to determine which genera and amplicon sequence variants are commonly found between individual oral microbiomes. We then further investigate how lifestyle, anthropometric, and dietary choices impact overall microbiome composition. Interestingly, the results from this investigation showed that while many features were significantly associated with oral microbiome composition no single biological factor explained a variation larger than 2%. These results indicate that future work on biomarker detection may be encourage by the lack of strong confounding factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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