Multi-omic meta-analysis identifies functional signatures of airway microbiome in chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between airway microbiome and host in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is poorly understood. Here we used a multi-omic meta-analysis approach to characterize the functional signature of airway microbiome in COPD. We retrieved all public COPD sputum microbiome datasets, totaling 1640 samples from 16S rRNA gene datasets and 26 samples from metagenomic datasets from across the world. We identified microbial taxonomic shifts using random effect meta-analysis and established a global classifier for COPD using 12 microbial genera. We inferred the metabolic potentials for the airway microbiome, established their molecular links to host targets, and explored their effects in a separate meta-analysis on 1340 public human airway transcriptome samples for COPD. 29.6% of differentially expressed human pathways were predicted to be targeted by microbiome metabolism. For inferred metabolite-host interactions, the flux of disease-modifying metabolites as predicted from host transcriptome was generally concordant with their predicted metabolic turnover in microbiome, suggesting a synergistic response between microbiome and host in COPD. The meta-analysis results were further validated by a pilot multi-omic study on 18 COPD patients and 10 controls, in which airway metagenome, metabolome, and host transcriptome were simultaneously characterized. 69.9% of the proposed "microbiome-metabolite-host" interaction links were validated in the independent multi-omic data. Butyrate, homocysteine, and palmitate were the microbial metabolites showing strongest interactions with COPD-associated host genes. Our meta-analysis uncovered functional properties of airway microbiome that interacted with COPD host gene signatures, and demonstrated the possibility of leveraging public multi-omic data to interrogate disease biology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».