Individualized network analysis reveals link between the gut microbiome, diet intervention and Gestational Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gestational Diabetes Mellitus (GDM), a serious complication during pregnancy which is defined by abnormal glucose regulation, is commonly treated by diabetic diet and lifestyle changes. While recent findings place the microbiome as a natural mediator between diet interventions and diverse disease states, its role in GDM is still unknown. Here, based on observation data from healthy pregnant control group and GDM patients, we developed a new network approach using patterns of co-abundance of microorganism to construct microbial networks that represent human-specific information about gut microbiota in different groups. By calculating network similarity in different groups, we analyze the gut microbiome from 27 GDM subjects collected before and after two weeks of diet therapy compared with 30 control subjects to identify the health condition of microbial community balance in GDM subjects. Although the microbial communities remain similar after the diet phase, we find that the structure of their inter-species co-abundance network is significantly altered, which is reflected in that the ecological balance of GDM patients was not "healthier" after the diet intervention. In addition, we devised a method for individualized network analysis of the microbiome, thereby a pattern is found that individuals with large deviations in microbial networks are usually accompanied by their abnormal glucose regulation. This approach may help the development of individualized diagnosis strategies and microbiome-based therapies in the future. Author Summary In this study, we aimed to investigate the role of the gut microbiome in gestational diabetes mellitus (GDM), a condition that affects pregnant women and is characterized by abnormal glucose regulation. Specifically, we asked whether and how the gut microbiome is affected by diabetic diet which is commonly used to treat GDM patients. We developed a new network approach to analyze patterns of co-abundance of microorganisms in the gut microbiota of GDM patients and healthy pregnant women. Our findings show that although the microbial communities remained similar after the diet phase, the structure of their inter-species co-abundance network was significantly altered, indicating that the ecological balance of GDM patients was not "healthier" after the diet intervention. Furthermore, we suggest that abnormal glucose regulation is associated with large network deviations, which could lead to the development of individualized microbiome-based therapies in the future. Our work highlights the importance of studying the microbiome from a network perspective to better understand the dynamic interactions among microorganisms in the community balance of the microbiome.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».