Genomic and ecologic characteristics of the airway microbial-mucosal complex
Notice bibliographique
Résumé
S ummary paragraph Lung diseases due to infection and dysbiosis affect hundreds of millions of people world-wide 1-4 . Microbial communities at the airway mucosal barrier are conserved and highly ordered 5 , reflecting symbiosis and co-evolution with human host factors 6 . Freed of selection to digest nutrients for the host, the airway microbiome underpins cognate management of mucosal immunity and pathogen resistance. We show here the results of the first systematic culture and whole-genome sequencing of the principal airway bacterial species, identifying abundant novel organisms within the genera Streptococcus, Pauljensenia, Neisseria and Gemella . Bacterial genomes were enriched for genes encoding antimicrobial synthesis, adhesion and biofilm formation, immune modulation, iron utilisation, nitrous oxide (NO) metabolism and sphingolipid signalling. RNA-targeting CRISPR elements in some taxa suggest the potential to prevent or treat specific viral infections. Homologues of human RO60 present in Neisseria spp. provide a possible respiratory primer for autoimmunity in systemic lupus erythematosus (SLE) and Sjögren syndrome. We interpret the structure and biogeography of airway microbial communities from clinical surveys in the context of whole-genome content, identifying features of airway dysbiosis that may presage breakdown of homeostasis during acute attacks of asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We match the gene content of isolates to human transcripts and metabolites expressed late in airway epithelial differentiation, identifying pathways that can sustain host interactions with the microbiota. Our results provide a systematic basis for decrypting interactions between commensals, pathogens, and mucosal immunity in lung diseases of global significance.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».