Leveraging the microbiome to understand clinical heterogeneity in depression: findings from the T-RAD study
Notice bibliographique
Résumé
Alterations in the gut microbiome have been linked to a variety of mental illnesses including anxiety and depression. This study utilized advanced bioinformatics tools that integrated both the compositional and community nature of gut microbiota to investigate how gut microbiota influence clinical symptoms in a sample of participants with depression. Gut microbiota of 179 participants with major depressive disorder (MDD) in the Texas Resilience Against Depression (T-RAD) study were analyzed by 16S rRNA gene sequencing of stool samples. Severity of anxiety, depression, and anhedonia symptoms were assessed with General Anxiety Disorder - 7 item scale, Patient Health 9-item Questionnaire, and Dimensional Anhedonia Rating Scale, respectively. Using weighted correlation network analysis, a data-driven approach, three co-occurrence networks of bacterial taxa were identified. One of these co-occurrence networks was significantly associated with clinical features including depression and anxiety. The hub taxa associated with this co-occurrence module -one Ruminococcaceae family taxon, one Clostridiales vadinBB60 group family taxon, and one Christencenellaceae family taxon- were connected to several additional butyrate-producing bacteria suggesting that deficits in butyrate production may contribute to clinical symptoms. Therefore, by considering the community nature of the gut microbiome in a real world clinical sample, this study identified a gut microbial co-occurrence network that was significantly associated with clinical anxiety in a cohort of depressed individuals.
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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 | 0,001 | 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 ».