Individualized network analysis reveals a link between the gut microbiome, diet intervention and Gestational Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
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 GDM individuals whose microbial networks are with large deviations from the GDM group 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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».