Metabolic signature for a dysbiotic microbiome in the female genital tract: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The vaginal microbiome (VMB) is a critical determinant of reproductive health, where a microbial shift towards a dysbiotic environment has implications for susceptibility to, and clinical presentation of sexually transmitted infections (STIs). Metabolomic profiling of the vaginal microenvironment has led to the identification of metabolic responses to clinical conditions of dysbiosis. However, no studies have examined metabolic markers that are common across conditions and can serve as a signature for vaginal dysbiosis. METHOD OF STUDY: We have conducted a comprehensive systematic review and meta-analysis to identify consistently deregulated metabolites along with their impact on host and microbial metabolism during dysbiosis. We employed two complementary approaches including a vote counting analysis for all eligible studies identified in the systematic review, in addition to a meta-analysis for a subset of studies with sufficient available data. Significantly deregulated metabolites were then selected for pathway enrichment analysis. RESULTS: Our results revealed a total of 502 altered metabolites reported across 10 dysbiotic conditions from 16 studies. Following a rigorous, collective analysis, six metabolites which were consistently downregulated and could be generalized to all dysbiotic conditions were identified. In addition, five downregulated and one upregulated metabolite was identified from a bacterial vaginosis (BV) focused sub-analysis. These metabolites have the potential to serve as a metabolic signature for vaginal dysbiosis. Their role in eight altered metabolic pathways indicates a disruption of amino acid, carbohydrate, and energy metabolism during dysbiosis. CONCLUSION: Based on this analysis, we propose a schematic model outlining the common metabolic perturbations associated with vaginal dysbiosis, which can be potential targets for therapeutics and prophylaxis.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».