Bacterial Biomarkers of the Oropharyngeal and Oral Cavity during SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Individuals with COVID-19 display different forms of disease severity and the upper respiratory tract microbiome has been suggested to play a crucial role in the development of its symptoms. (2) Methods: The present study analyzed the microbial profiles of the oral cavity and oropharynx of 182 COVID-19 patients compared to 75 unaffected individuals. The samples were obtained from gargle screening samples. 16S rRNA amplicon sequencing was applied to analyze the samples. (3) Results: The present study shows that SARS-CoV-2 infection induced significant differences in bacterial community assemblages, with Prevotella and Veillonella as biomarkers for positive-tested people and Streptococcus and Actinomyces for negative-tested people. It also suggests a state of dysbiosis on the part of the infected individuals due to significant differences in the bacterial community in favor of a microbiome richer in opportunistic pathogens. (4) Conclusions: SARS-CoV-2 infection induces dysbiosis in the upper respiratory tract. The identification of these opportunistic pathogenic biomarkers could be a new screening and prevention tool for people with prior dysbiosis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».