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Enregistrement W4225080916 · doi:10.1038/s41598-022-10869-7

Comprehensive human amniotic fluid metagenomics supports the sterile womb hypothesis

2022· article· en· W4225080916 sur OpenAlexafffund
HanChen Wang, Gui Xiang Yang, Yuxiang Hu, Patricia Lam, Karan Sangha, Dawn Siciliano, Anne Swenerton, Ruth R. Miller, Peter Tilley, Peter von Dadelszen, Shirin Kalyan, Patrick Tang, Millan S. Patel

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensBC Children's HospitalBC Centre for Disease ControlAcuitas Therapeutics (Canada)McGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Children's HospitalChildren's Hospital Foundation
Mots-clésMetagenomicsAmniotic fluidBiologyObstetricsBioinformaticsComputational biologyPregnancyMedicineFetusGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As metagenomic approaches for detecting infectious agents have improved, each tissue that was once thought to be sterile has been found to harbor a variety of microorganisms. Controversy still exists over the status of amniotic fluid, which is part of an immunologically privileged zone that is required to prevent maternal immune system rejection of the fetus. Due to this privilege, the exclusion of microbes has been proposed to be mandatory, leading to the sterile womb hypothesis. Since nucleic acid yields from amniotic fluid are very low, contaminating nucleic acid found in water, reagents and the laboratory environment frequently confound attempts to address this hypothesis. Here we present metagenomic criteria for microorganism detection and a metagenomic method able to be performed with small volumes of starting material, while controlling for exogenous contamination, to circumvent these and other pitfalls. We use this method to show that human mid-gestational amniotic fluid has no detectable virome or microbiome, supporting the sterile womb hypothesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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