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Enregistrement W4284887557 · doi:10.1038/s41598-022-15681-x

Rickettsia helvetica infection is associated with microbiome modulation in Ixodes ricinus collected from humans in Serbia

2022· article· en· W4284887557 sur OpenAlexaff
Apolline Maître, Alejandra Wu‐Chuang, Lourdes Mateos‐Hernández, Angélique Foucault‐Simonin, Sara Moutailler, Jean‐Christophe Paoli, Alessandra Falchi, Adrian Alberto Díaz-Sánchez, Pavle Banović, Dasiel Obregón, Alejandro Cabezas‐Cruz

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCollectivité de CorseAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésIxodes ricinusMicrobiomeBiologyRicinusIxodesMicrobiologyVirologyBioinformaticsTick

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rickettsia helvetica is an emerging pathogen of the Spotted Fever Group Rickettsia (SFGR) causing spotted fever diseases in various European countries. This tick-borne pathogen replicates in tick tissues such as the midgut and salivary gland, but its potential interactions with the vector microbiota is poorly characterized. The vector microbiome plays a pivotal role in tick-pathogen interactions, and some microbiota members facilitate or impede tick-borne pathogen infection. Manipulations of the tick microbiome have led to reduction in pathogen colonization in the tick vector. However, translating these findings into disease control applications requires a thorough characterization of vector microbiota response to different pathogens. In this study, we analyzed and compared the microbiota of Ixodes ricinus ticks attached on humans and collected in Serbia. Ticks were either infected with R. helvetica, or uninfected with major tick-borne pathogens (referred hereafter as 'pathogen-free'). We used microbial co-occurrence network analysis to determine keystone taxa of each set of samples, and to study the interaction patterns of the microbial communities in response to pathogen infection. The inferred functional profiles of the tick microbiome in R. helvetica-positive and pathogen-free samples were also compared. Our results show that R. helvetica infection reduces significantly the diversity of the microbiota and the connectivity of the co-occurrence network. In addition, using co-occurrence network we identified bacterial taxa (i.e., Enterobacteriaceae, Comamonadaceae, and Bacillus) that were negatively associated with 'Rickettsia' in R. helvetica-infected ticks, suggesting competition between R. helvetica and some members of the tick microbiota. The reconstruction of microbial metabolic pathways shows that the presence of R. helvetica might have a major impact on the metabolic functions of the tick microbiome. These results can inform novel interventions for the prevention of R. helvetica, or other SFGR infections in humans.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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