Longitudinal transkingdom gut microbial approach towards decompensation in outpatients with cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective First decompensation development is a critical milestone that needs to be predicted. Transkingdom gut microbial interactions, including archaeal methanogens, may be important targets and predictors but a longitudinal approach is needed. Design Cirrhosis outpatients who provided stool twice were included. Group 1: compensated, group 2: 1 decompensation (decomp), group 3: >1 decompensationwere followed and divided into those who remained stable or decompensated. Bacteria, viral and archaeal presence, α/β diversity and taxa changes over time adjusted for clinical variables were analysed. Correlation networks between kingdoms were analysed. Results 157 outpatients (72 group 1, 33 group 2 and 52 group 3) were followed and 28%–47% developed outcomes. Baseline between those who remained stable/developed outcome: While no α/β diversity differences were seen, commensals were lower and pathobionts were higher in those who decompensated. After decompensation: those experiencing their first decompensation showed greater decrease in α/β-diversity, bacterial change (↑ Lactobacillus spp, Streptococcus parasanguinis and ↓ beneficial Lachnospiraceae and Eubacterium hallii ) and viral change (↑Siphoviridae, ↓ Myoviridae) versus those with further decompensation. Archaea: 19% had Methanobacter brevii, which was similar between/within groups. Correlation networks: Baseline archaeal-viral-bacterial networks were denser and more homogeneous in those who decompensated versus the rest. Archaea-bacterial correlations collapsed post first decompensation. Lactobacillus phage Lc Nu and C2-like viruses were negatively linked with beneficial bacteria. Conclusion In this longitudinal study of cirrhosis outpatients, the greatest transkingdom gut microbial changes were seen in those reaching the first decompensation, compared with subsequent decompensating events. A transkingdom approach may refine prediction and provide therapeutic targets to prevent cirrhosis progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».