Alterations in the nasopharyngeal microbiome associated with SARS-CoV-2 infection status and disease severity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic and ensuing public health emergency has emphasized the need to study SARS-CoV-2 pathogenesis. The human microbiome has been shown to regulate the host immune system and may influence host susceptibility to viral infection, as well as disease severity. Several studies have assessed whether compositional alterations in the nasopharyngeal microbiota are associated with SARS-CoV-2 infection. However, the results of these studies were varied, and many did not account for disease severity. This study aims to examine whether compositional differences in the nasopharyngeal microbiota are associated with SARS-CoV-2 infection status and disease severity. METHODS: We performed Nanopore full-length 16S rRNA sequencing on 194 nasopharyngeal swab specimens from hospitalized and community-dwelling SARS-CoV-2-infected and uninfected individuals. Sequence data analysis was performed using the BugSeq 16S analysis pipeline. RESULTS: We found significant beta (PERMANOVA p < 0.05), but not alpha (Kruskal-Wallis p > 0.05) diversity differences in the nasopharyngeal microbiota among our study groups. We identified several differentially abundant taxa associated with SARS-CoV-2 infection status and disease severity using ALDEx2. Finally, we observed a trend towards higher abundance of Enterobacteriaceae in specimens from hospitalized SARS-CoV-2-infected patients. CONCLUSIONS: This study identified several alterations in the nasopharyngeal microbiome associated with SARS-CoV-2 infection status and disease severity. Understanding the role of the microbiome in infection susceptibility and severity may open new avenues of research for disease prevention and treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».