A Distinct Plasma Microbiome But Not Gut Microbiome in Patients With Systemic Lupus Erythematosus Compared to Healthy Individuals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Blood microbiome has been analyzed in cancer patients using machine learning. We aimed to study whether the plasma microbiome represents the microbial community in the gut among patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and healthy controls (HCs). METHODS: Paired plasma and stool samples from female patients with SLE and female HCs were assessed for microbiome composition by microbial 16S ribosomal RNA sequencing. RESULTS: Decreased microbial alpha diversity in stool compared to plasma and distinct plasma and gut beta diversity were found in both HCs and patients with SLE. No difference in gut microbial diversity was found; however, plasma alpha diversity was decreased in patients with SLE compared to HCs. The predominant bacteria differed between plasma and stool in both groups. Although the predominant plasma and stool genus bacteria were similar in patients with SLE and HCs, some were clearly different. CONCLUSION: Compared to the gut, the plasma microbiome contained distinct community and greater heterogeneity, indicating that the predominant circulating microbiome may originate from sites (eg, oral or skin) other than the gastrointestinal tract. The decreased plasma but not gut alpha diversity in patients with SLE compared to HCs implies an altered plasma microbiome in SLE, which may be important for systemic immune perturbations and SLE disease pathogenesis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».