Gut microbiota profiles and fecal beta‐glucuronidase activity in kidney transplant recipients with and without post‐transplant diarrhea
Notice bibliographique
Résumé
Post-transplant diarrhea is a common complication after solid organ transplantation and is frequently attributed to the widely prescribed immunosuppressant mycophenolate mofetil (MMF). Given recent work identifying the relationship between MMF toxicity and gut bacterial β-glucuronidase activity, we evaluated the relationship between gut microbiota composition, fecal β-glucuronidase activity, and post-transplant diarrhea. We recruited 97 kidney transplant recipients and profiled the gut microbiota in 273 fecal specimens using 16S rRNA gene sequencing. We further characterized fecal β-glucuronidase activity in a subset of this cohort. Kidney transplant recipients with post-transplant diarrhea had decreased gut microbial diversity and decreased relative gut abundances of 12 genera when compared to those without post-transplant diarrhea (adjusted p value < .15, Wilcoxon rank sum test). Among the kidney transplant recipients with post-transplant diarrhea, those with higher fecal β-glucuronidase activity had a more prolonged course of diarrhea (≥7 days) compared to patients with lower fecal β-glucuronidase activity (91% vs 40%, p = .02, Fisher's exact test). Our data reveal post-transplant diarrhea as a complex phenomenon with decreased gut microbial diversity and commensal gut organisms. This study further links commensal bacterial metabolism with an important clinical outcome measure, suggesting fecal β-glucuronidase activity could be a novel biomarker for gastrointestinal-related MMF toxicity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».