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Enregistrement W4323537839 · doi:10.1101/2023.03.05.531203

The influence of early life exposures on the infant gut virome

2023· preprint· en· W4323537839 sur OpenAlexafffund
Yichang Zhang, Josué L. Castro‐Mejía, Ling Deng, Shiraz A. Shah, Jonathan Thorsen, Cristina Leal Rodríguez, Leon Eyrich Jessen, Moïra B. Dion, Bo Chawes, Klaus Bønnelykke, Søren J. Sørensen, Hans Bisgaard, Sylvain Moineau, Marie‐Agnès Petit, Jakob Stokholm, Dennis Sandris Nielsen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDet Sundhedsvidenskabelige Fakultet, Københavns UniversitetCanadian Institutes of Health ResearchInstitut National de la Recherche AgronomiqueNovo Nordisk FondenDanish Agency for Science and Higher EducationFaculty of Health and Medical Sciences, University of Western AustraliaCopenhagen Graduate School for Nanoscience and NanotechnologyNovo Nordisk
Mots-clésHuman viromeBiologyMicrobiomeMetagenomicsBacteriophageGut floraHost (biology)FecesVirusMicrobiologyZoologyGeneticsGeneImmunologyEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Large cohort studies have contributed significantly to our understanding of the factors that influence the development of the bacterial component of the gut microbiome (GM) during the first years of life. However, the factors that shape the colonization by other important GM members such as the viral fraction remain more elusive. Most gut viruses are bacteriophages (phages), i.e., viruses attacking bacteria in a host specific manner, and to a lesser extent, but also widely present, eukaryotic viruses, including viruses attacking human cells. Here, we utilize the deeply phenotyped COPSAC2010 birth cohort consisting of 700 infants to investigate how social, pre-, peri- and postnatal factors may influence the gut virome composition at one year of age, where fecal virome data was available from 645 infants. Among the different exposures studied, having older siblings and living in an urban vs. rural area had the strongest impact on gut virome composition. Differential abundance analysis from a total of 16,118 viral operational taxonomic units (vOTUs) (mainly phages, but also 6.1% eukaryotic viruses) identified 2,105 vOTUs varying with environmental exposures, of which 5.9% were eukaryotic viruses and the rest was phages. Bacterial hosts for these phages were mainly predicted to be within the Bacteroidaceae, Prevotellaceae , and Ruminococcaceae families, as determined by CRISPR spacer matches. Spearman correlation coefficients indicated strong co-abundance trends of vOTUs and their targeted bacterial host, which underlined the predicted phage-host connections. Further, our findings show that some gut viruses encode important metabolic functions and how the abundance of genes encoding these functions is influenced by environmental exposures. Genes that were significantly associated with early life exposures were found in a total of 42 vOTUs. 18 of these vOTUs had their life styles predicted, with 17 of them having a temperate lifestyle. These 42 vOTUs carried genes coding for enzymes involved in alanine, aspartate and glutamate metabolism, glycolysis-gluconeogenesis, as well as fatty acid biosynthesis. The latter implies that these phages could be involved in the utilization and degradation of major dietary components and affect infant health by influencing the metabolic capacity of their bacterial host. Given the importance of the GM in early life for maturation of the immune system and maintenance of metabolic health, these findings provide a valuable source of information for understanding early life factors that predispose for autoimmune and metabolic disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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