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Enregistrement W3216195432 · doi:10.1038/s41598-021-02304-0

A non-optimal cervicovaginal microbiota in pregnancy is associated with a distinct metabolomic signature among non-Hispanic Black individuals

2021· article· en· W3216195432 sur OpenAlexaff
Kristin D. Gerson, Jingqiu Liao, Clare McCarthy, Heather H. Burris, Tal Korem, Maayan Levy, Jacques Ravel, Michal A. Elovitz

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Nursing ResearchSociety For Maternal-Fetal Medicine
Mots-clésMetabolomicsPregnancyMetabolomeImmune systemBiologyGestationMicrobiomePhysiologyVaginaDipeptideMedicineAmino acidBioinformaticsImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomechanical and molecular processes of premature cervical remodeling preceding spontaneous preterm birth (sPTB) likely result from interactions between the cervicovaginal microbiota and host immune responses. A non-optimal cervicovaginal microbiota confers increased risk of sPTB. The cervicovaginal space is metabolically active in pregancy; microbiota can produce, modify, and degrade metabolites within this ecosystem. We establish that cervicovaginal metabolomic output clusters by microbial community in pregnancy among Black individuals, revealing increased metabolism within the amino acid and dipeptide pathways as hallmarks of a non-optimal microbiota. Few differences were detected in metabolomic profiles when stratified by birth outcome. The study raises the possibility that metabolites could distinguish women with greater risk of sPTB among those with similar cervicovaginal microbiota, and that metabolites within the amino acid and carbohydrate pathways may play a role in this distinction.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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