Assessing the testicular sperm microbiome: a low-biomass site with abundant contamination
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCH QUESTION: The semen harbours a diverse range of microorganisms. The origin of the seminal microbes, however, has not yet been established. Do testicular spermatozoa harbour microbes and could they potentially contribute to the seminal microbiome composition? DESIGN: The study included 24 samples, comprising a total of 307 testicular maturing spermatozoa. A high-throughput sequencing method targeting V3 and V4 regions of 16S rRNA gene was applied. A series of negative controls together with stringent in-silico decontamination methods were analysed. RESULTS: Between 50 and 70% of all the detected bacterial reads accounted for contamination in the testicular sperm samples. After stringent decontamination, Blautia (P = 0.04), Cellulosibacter (P = 0.02), Clostridium XIVa (P = 0.01), Clostridium XIVb (P = 0.04), Clostridium XVIII (P = 0.02), Collinsella (P = 0.005), Prevotella (P = 0.04), Prolixibacter (P = 0.02), Robinsoniella (P = 0.04), and Wandonia (P = 0.04) genera demonstrated statistically significant abundance among immature spermatozoa. CONCLUSIONS: Our results indicate that the human testicle harbours potential bacterial signature, though in a low-biomass, and could contribute to the seminal microbiome composition. Further, applying stringent decontamination methods is crucial for analysing microbiome in low-biomass site.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle