Alterations of Plasma Microbiome: A Potentially New Perspective to the Dysbiosis in Systemic Lupus Erythematosus?
Notice bibliographique
Résumé
The human microbiome, which consists of the microbial communities inhabiting the human body, has sparked growing excitement in both basic research and clinical practice.1,2 Gut microbiota, in particular, has been considered a major environmental factor in modulating immune responses in autoimmune diseases (ADs).3,4 Systemic lupus erythematosus (SLE) is a prototype AD characterized by dysregulation of both innate and adaptive immune responses, autoantibody production, multiorgan involvement, and upregulation of interferon-stimulated genes.5,6,7 The etiology of SLE remains unclear but is partially attributed to a combination of genetic and environmental factors. As a critical environmental factor, dysbiosis is linked to SLE immunopathogenesis.3,4,8,9,10,11 Patients with SLE displayed decreased richness and diversity of gut microbiota compared to controls.8,9,10,11 Further, a significantly lower ratio of Firmicutes to Bacteroidetes in patients with SLE was reported in several studies.3 The implication of gut dysbiosis in SLE pathogenesis was further corroborated by the findings that cecal microbiota transfer from SLE-prone mice induced autoimmune phenotypes in germ-free congenic C57BL/6 mice.12 With the introduction of metagenomics and metabolomics, a more complicated interaction between host and gut microbiome has been revealed in SLE.8,9 We recently identified 2 autoantigen cross-reacting peptides from SLE-enriched species in the gut with the ability to promote the production of inflammatory cytokines.8 Of interest, the gut microbiome also helps reveal novel relationships among complex human diseases. A recent study found that SLE and chronic myeloid leukemia shared some common gut microbiome features, suggesting that different complex diseases may be mechanistically correlated by sharing certain common gut microbiome features.13 In addition to alterations in gut microbiota, oral and skin dysbiosis have been described … Address correspondence to Dr. X. Zhang, Department of Rheumatology, Beijing Hospital, National Center of Gerontology, Institute of Geriatric Medicine, Clinical Immunology Center, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing 100730, China. Email: zxpumch2003{at}sina.com.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».