The gut microbiome and rotavirus vaccine immunogenicity in rural Zimbabwean infants
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Oral rotavirus vaccine (RVV) immunogenicity is considerably lower in low-versus high-income populations; however, the mechanisms underlying this remain unclear. Previous evidence suggests that the gut microbiota may contribute to differences in oral vaccine efficacy. Methods We performed whole metagenome shotgun sequencing on stool samples and measured anti-rotavirus immunoglobulin A in plasma samples from a subset of infants enrolled in a cluster randomized 2×2 factorial trial of improved water, sanitation and hygiene and infant feeding in rural Zimbabwe (SHINE trial: NCT01824940 ). We examined taxonomic and functional microbiome composition using random forest models, differential abundance testing and regression analyses to explored associations with RVV immunogenicity. Results Among 158 infants with stool samples and anti-rotavirus IgA titres, 34 were RVV seroconverters. The median age at stool collection was 43 days. The infant microbiome was dominated by Bifidobacterium longum . The gut microbiome differed significantly between early (≤42 days) and later samples (>42 days) however, we observed no meaningful differences in alpha diversity, beta diversity, species composition or functional metagenomic composition by RVV seroconversion status. Bacteroides thetaiotaomicron was the only species associated with anti-rotavirus IgA titre. Random forest models poorly classified seroconversion status by both composition and functional microbiome variables. Conclusions RVV immunogenicity is low in this rural Zimbabwean setting, however it is not explained by the composition or function of the early-life gut microbiome. Further research is warranted to examine the mechanisms of poor oral RVV efficacy in low-income countries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».