Comparison between upper and lower airway microbiome profiles in chronic rhinosinusitis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dysregulation of the airway microbiota is thought to contribute to airway inflammation in both chronic rhinosinusitis (CRS) and asthma. However, the relationship between the upper and lower airway microbiome remains unclear. METHODS: Sinus and lung brushes were collected from 29 CRS participants undergoing sinus surgery. DNA was extracted and submitted for 16s rRNA microbiome sequencing. Alpha and beta diversity metrics, taxonomic composition, and differences between individual taxa were compared for paired sinus and bronchial samples. RESULTS: Twenty-three out of 29 participants had sufficient samples for analysis. The mean (standard deviation) age was 51.59 (14.57) years, and 10 (44%) patients were female. Twelve (52%) patients had comorbid asthma. Sinus brushes had significantly higher alpha diversity indexes (Shannon and Faith) compared to bronchial brushes (p < 0.001). Beta diversity metrics were significantly different between the sinus and bronchial samples. Principal coordinate analysis showed no clustering of paired nasal and bronchial samples. Sinus brushes had significantly more Lawsonella, Corynebacterium, and Staphylococcus compared to bronchia brushes, while the latter were enriched in Tropheryma and Sphingomonas, among others (false discovery rate [FDR]-adjusted p < 0.01). Finally, CRS patients with comorbid asthma had significantly higher Pseudomonas and Peptoniphilus in sinus brushes and lower Prevotella in bronchial brushes when compared to non-asthmatics (FDR-adjusted p < 0.01). CONCLUSION: The sinus and bronchial bacterial microbiomes differ in important ways. Our study suggests that migration of bacteria from the sinus into the lower airways is unlikely in patients with CRS.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».