MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3204065639 · doi:10.3389/fcimb.2021.709372

Microbiome Compositions From Infertile Couples Seeking In Vitro Fertilization, Using 16S rRNA Gene Sequencing Methods: Any Correlation to Clinical Outcomes?

2021· article· en· W3204065639 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensOntario Genomics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGardnerella vaginalisLactobacillus gasseriLactobacillusPrevotellaRuminococcusMicrobiologyLactobacillus crispatusBacteroidetesFirmicutesHaemophilusMicrobiomePeptostreptococcusBacteroides thetaiotaomicronUreaplasmaBacteroidesBacterial vaginosis16S ribosomal RNAGeneticsMycoplasmaBacteriaFeces

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Bacterial infections are usually suspected in infertile couples seeking IVF with no clear understanding of the microbial compositions present in the seminal fluids and vaginal niche of the patients. We used next-generation sequencing technology to correlate microbiota compositions with IVF clinical outcomes. Methods Thirty-six couples were recruited to provide seminal fluids and vaginal swabs. Bacterial DNA was extracted, and V4 region of the 16S rRNA was amplified and sequenced in a pair-end configuration on the Illumina MiSeq platform rendering 2 × 150 bp sequences. Microbial taxonomy to species level was generated using the Greengenes database. Linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe) was used to identify biologically and statistically significant differences in relative abundance. Results Seminal fluid microbiota compositions had lower bacterial concentrations compared with the vagina, but species diversity was significantly higher in seminal fluid samples. Azoospermic subjects had more relative abundance of Mycoplasma and Ureaplasma. In Normospermic semen, Lactobacillus (43.86%) was the most abundant, followed by Gardnerella (25.45%), while the corresponding vaginal samples, Lactobacillus (61.74%) was the most abundant, followed by Prevotella (6.07%) and Gardnerella (5.86%). Conclusions Semen samples with positive IVF were significantly colonized by Lactobacillus jensenii ( P =0.002), Faecalibacterium ( P =0.042) and significantly less colonized by Proteobacteria , Prevotella , Bacteroides , and lower Firmicutes / Bacteroidetes ratio compared with semen samples with negative IVF. Vaginal samples with positive IVF clinical outcome were significantly colonized by Lactobacillus gasseri , less colonized by Bacteroides and Lactobacillus iners. This study has opened a window of possibility for Lactobacillus replenishments in men and women before IVF treatment.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,309 · 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