In Silico Analysis of Changes in Predicted Metabolic Capabilities of Intestinal Microbiota after Fecal Microbial Transplantation for Treatment of Recurrent Clostridioides difficile Infection
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: infection (RCDI), the mechanisms of action of fecal microbial transplantation (FMT) are not fully understood. AIM: The aim of this study was to explore microbially derived products or pathways that could contribute to the therapeutic efficacy of FMT. METHODS: Stool shotgun metagenomic sequencing data from 18 FMT-treated RCDI patients at 4 points in time were used for the taxonomic and functional profiling of their gut microbiome. The abundance of the KEGG orthology (KO) groups was subjected to univariate linear mixed models to assess the significance of the observed differences between 0 (pre-FMT), 1, 4, and 12 weeks after FMT. RESULTS: Of the 59,987 KO groups identified by shotgun metagenomic sequencing, 27 demonstrated a statistically significant change after FMT. These KO groups are involved in many cellular processes, including iron homeostasis, glycerol metabolism, and arginine regulation, all of which have been implicated to play important roles in bacterial growth and virulence in addition to modulating the intestinal microbial composition. CONCLUSION: Our findings suggest potential changes in key KO groups post-FMT, which may contribute to FMT efficacy beyond the restored microbial composition/diversity and metabolism of bile acids and short-chain fatty acids. Future larger studies that include a fecal metabolomics analysis combined with animal model validation work are required to further elucidate the molecular mechanisms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».