Meta-analysis identifies common gut microbiota signatures in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundPrevious studies have identified a large number of distinct microbial taxa that are different between patients with multiple sclerosis (MS) and controls. However, interpretating findings on MS-associated microbiome is challenging as results do not completely concur and studies have included relatively few individuals. To date, it is unclear whether there is a common gut microbial signature in patients with MS across studies. To identity the most common compositional differences of the gut microbiome in MS versus healthy controls, we performed a meta-analysis. This was based on 16S rRNA gene sequences from seven published studies, comprising a total of 524 adult patients with MS and control subjects.ResultsWe found that although alpha and beta diversity did not differ between MS and controls, a lower relative abundance ofPrevotellaand a dysbiosis of numerous genera within theClostridiaclass were reproducibly associated with MS. Additionally, network analysis revealed that the recognized negativeBacteroides-Prevotellacorrelation in controls was disrupted in MS. immunosuppressive agents normalized MS-associated microbiomePrevotellato a similar level as healthy controls.ConclusionsOur meta-analysis revealed reproducible gut microbiome signatures in MS across geographically diverse studies. These findings form the basis for future novel therapeutic approaches and possibly enhanced MS recognition/diagnosis by targeting common microbiome signatures.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».