Characterization of the gut microbiome in a porcine model of thoracic spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The gut microbiome is a diverse network of bacteria which inhabit our digestive tract and is crucial for efficient cellular metabolism, nutrient absorption, and immune system development. Spinal cord injury (SCI) disrupts autonomic function below the level of injury and can alter the composition of the gut microbiome. Studies in rodent models have shown that SCI-induced bacterial imbalances in the gut can exacerbate the spinal cord damage and impair recovery. In this study we, for the first time, characterized the composition of the gut microbiome in a Yucatan minipig SCI model. We compared the relative abundance of the most dominant bacterial phyla in control samples to those collected from animals who underwent a contusion-compression SCI at the 2nd or 10th Thoracic level. RESULTS: We identify specific bacterial fluctuations that are unique to SCI animals, which were not found in uninjured animals given the same dietary regimen or antibiotic administration. Further, we identified a specific time-frame, "SCI-acute stage", during which many of these bacterial fluctuations occur before returning to "baseline" levels. CONCLUSION: This work presents a dynamic view of the microbiome changes that accompany SCI, establishes a resource for future studies and to understand the changes that occur to gut microbiota after spinal cord injury and may point to a potential therapeutic target for future treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».