Cutaneous Bacteria in the Gut Microbiome as Biomarkers of Systemic Malodor and People Are Allergic to Me (PATM) Conditions: Insights From a Virtually Conducted Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summary The proposed study will identify microbial communities associated with flare ups and remissions of MEBO (systemic malodor of metabolic origin) or PATM (“People allergic to me”) conditions. Background Human odor-prints, mostly owing to the microbiome, have proven their value as biomarkers of health and environmental exposures. In recent years, microbial networks responsible for localized malodors (e.g., halitosis [1,2], groin area, foot and axillary odor [3,4]) have been mapped by using next generation sequencing approaches. Intestinal microbes responsible for psychologically debilitating systemic malodor (whole-body and extraoral halitosis), however, remain to be identified. Even a relatively straightforward disorder of choline metabolism trimethylaminuria (TMAU) is thought to exhibit complex host-gene microbiome interactions [5] and has not been sufficiently studied. Mapping gut microbiome is needed to understand human metabolic disfunction, make proper dietary recommendations and develop targeted treatments such as microbial therapies [6–8]. Our preliminary analysis of culture-, PCR- and 16S-RNA-based data found several Operational Taxonomic Units (OTUs) potentially linked to systemic malodor. Proposed controlled pilot study will provide a more comprehensive evaluation and, combined with our prior data [9–12], will help to develop new therapies and treatments.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».