MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281481922 · doi:10.21203/rs.3.rs-1679828/v1

Resolving glycogen and related enzymes reveals correlates of Lactobacillus crispatus dominance in a cohort of young African women

2022· preprint· en· W4281481922 sur OpenAlexafffund
Karen Lithgow, Athena Cochinamogulos, Kevin Muirhead, Shaelen Konschuh, Lynda Oluoch, Nelly Mugo, Alison C. Roxby, Laura K. Sycuro

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNational Institutes of HealthWeston Family FoundationCenter for AIDS Research, University of WashingtonUniversity of Washington
Mots-clésLactobacillus crispatusGlycogenBiologyPullulanaseMetagenomicsLactobacillusGlycogen debranching enzymeMicrobiomeMicrobiologyEndocrinologyBiochemistryBacteriaGlycogen synthaseEnzymeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: A healthy vaginal microbiome is dominated by Lactobacillus species that produce lactic acid, lowering vaginal pH and limiting colonization by pathogens. Lactobacillus dominance (LD) is established during puberty, but many women, especially those of Black race, lose LD during their reproductive years. Glycogen is thought to be a key host nutrient that supports vaginal lactobacilli and their fermentative lactic acid production, but mechanisms of glycogen utilization by Lactobacillus species are incompletely understood. By partitioning glycogen and glycogen-derived maltodextrin, as well as the activity of glycogen-degrading amylase and pullulanase enzymes (targeting glycogen α-1,4 and α-1,6 linkages, respectively) in vivo, this work refines understanding of vaginal glycogen catabolism and identifies correlates of LD. Results: Vaginal swab samples were collected from a cohort of young women with limited sexual experience in Thika, Kenya (N=17, ages 16–21). Metagenomic profiling of the vaginal microbiome revealed that most samples exhibited LD, particularly dominant Lactobacillus crispatus. Glycogen and pullulanase activity, but not maltodextrin and amylase activity correlated with lactic acid levels. Amylase activity showed a positive correlation with glycogen-derived maltodextrin, but no relationship with L. crispatus dominance. In contrast, pullulanase activity was 3-fold higher in L. crispatus-dominated samples. Metagenomics and targeted PCR revealed that 36% of L. crispatus-dominated metagenomes from our African cohort lacked a functional L. crispatus pullulanase (pulA) gene, a 3-fold higher frequency of gene loss than that seen in metagenomes from European and North American women. Our findings suggest pulA gene loss or inactivation may correspond with reductions in pullulanase activity, lactic acid, and L. crispatus abundance compared to samples dominated by pulA-competent L. crispatus. Conclusions: Our results indicate that although amylase activity drives the accumulation of glycogen catabolites in vaginal fluid, pullulanase appears to specifically contribute to maximal D-lactic acid production by L. crispatus. However, this is only possible when a functional pulA gene is present, which was not the case in a substantial proportion of young African women with dominant L. crispatus. Scaling this analysis to a larger cohort will address whether genomic and enzymatic indicators of L. crispatus pullulanase activity are predictive of sustained LD and vaginal health.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetReproductive tract infections researchTravaux en français237 207