Analysis of intestinal flora and cognitive function in maintenance hemodialysis patients using combined 16S ribosome DNA and shotgun metagenome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is widely prevalent in maintenance hemodialysis (MHD) patients, and seriously affects their quality of life. The intestinal flora likely regulates cognitive function, but studies on cognitive impairment and intestinal flora in MHD patients are lacking. METHODS: MHD patients (36) and healthy volunteers (18) were evaluated using the Montreal Cognitive Function Scale, basic clinical data, and 16S ribosome DNA (rDNA) sequencing. Twenty MHD patients and ten healthy volunteers were randomly selected for shotgun metagenomic analysis to explore potential metabolic pathways of intestinal flora. Both16S rDNA sequencing and shotgun metagenomic sequencing were conducted on fecal samples. RESULTS: Roseburia were significantly reduced in the MHD group based on both 16S rDNA and shotgun metagenomic sequencing analyses. Faecalibacterium, Megamonas, Bifidobacterium, Parabacteroides, Collinsella, Tyzzerella, and Phascolarctobacterium were positively correlated with cognitive function or cognitive domains. Enriched Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathways included oxidative phosphorylation, photosynthesis, retrograde endocannabinoid signaling, flagellar assembly, and riboflavin metabolism. CONCLUSION: Among the microbiota, Roseburia may be important in MHD patients. We demonstrated a correlation between bacterial genera and cognitive function, and propose possible mechanisms.
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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 ».