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Enregistrement W3108955779 · doi:10.1002/ana.25982

Gut Microbial Ecosystem in Parkinson Disease: New Clinicobiological Insights from Multi‐Omics

2020· article· en· W3108955779 sur OpenAlexaff
Ai Huey Tan, Chun Wie Chong, Shen‐Yang Lim, Ivan Kok Seng Yap, Cindy Shuan Ju Teh, Mun Fai Loke, Sze‐Looi Song, Jiun Yan Tan, Ban Hong Ang, Yong Qi Tan, Mee Teck Kho, Jeff S. Bowman, Sanjiv Mahadeva, Hoi Sen Yong, Anthony E. Lang

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinson's diseaseEcosystemBiologyEcologyNeuroscienceDiseaseMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Gut microbiome alterations in Parkinson disease (PD) have been reported repeatedly, but their functional relevance remains unclear. Fecal metabolomics, which provide a functional readout of microbial activity, have scarcely been investigated. We investigated fecal microbiome and metabolome alterations in PD, and their clinical relevance. METHODS: Two hundred subjects (104 patients, 96 controls) underwent extensive clinical phenotyping. Stool samples were analyzed using 16S rRNA gene sequencing. Fecal metabolomics were performed using two platforms, nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and liquid chromatography-mass spectrometry. RESULTS: Fecal microbiome and metabolome composition in PD was significantly different from controls, with the largest effect size seen in NMR-based metabolome. Microbiome and NMR-based metabolome compositional differences remained significant after comprehensive confounder analyses. Differentially abundant fecal metabolite features and predicted functional changes in PD versus controls included bioactive molecules with putative neuroprotective effects (eg, short chain fatty acids [SCFAs], ubiquinones, and salicylate) and other compounds increasingly implicated in neurodegeneration (eg, ceramides, sphingosine, and trimethylamine N-oxide). In the PD group, cognitive impairment, low body mass index (BMI), frailty, constipation, and low physical activity were associated with fecal metabolome compositional differences. Notably, low SCFAs in PD were significantly associated with poorer cognition and low BMI. Lower butyrate levels correlated with worse postural instability-gait disorder scores. INTERPRETATION: Gut microbial function is altered in PD, characterized by differentially abundant metabolic features that provide important biological insights into gut-brain pathophysiology. Their clinical relevance further supports a role for microbial metabolites as potential targets for the development of new biomarkers and therapies in PD. ANN NEUROL 2021;89:546-559.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations190
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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