The Two-Way Interaction between the Molecules That Cause Vaginal Malodour and Lactobacilli: An Opportunity for Probiotics
Notice bibliographique
Résumé
Vaginal malodour is a sign of dysbiosis. The biogenic amines (BAs) cadaverine, putrescine and tyramine are known to be causative compounds. Recent reports suggest these compounds produced by pathogens might have a role beyond causing malodour; namely inhibiting the growth of lactobacilli bacteria that are crucial in the maintenance of vaginal homeostasis. The aim of this study was to identify whether certain lactobacilli strains could reduce BAs and to evaluate how Lactobacillus species were affected by these compounds. Using LC–MS and HPLC-UV, five Lactobacillus crispatus strains were identified as being capable of significantly reducing BAs from the media under in vitro conditions. Through 16S rRNA gene sequencing of vaginal swabs exposed to Bas, cadaverine was found to reduce the relative abundance of lactobacilli. When L. crispatus was exposed to media supplemented with BAs with an HCl adjusted lower pH, its growth was enhanced, demonstrating the relevance of the maintenance of an acidic vaginal environment. If strains are to be developed for probiotic application to alleviate bacterial vaginosis and other conditions affecting large numbers of women worldwide, their ability to adapt to Bas and regulate pH should be part of the experimentation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».