Sputum Production and Salivary Microbiome in COVID-19 Patients Reveals Oral-Lung Axis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective SARS-CoV-2 is a severe respiratory disease that primarily targets the lungs and was the leading cause of death worldwide during the pandemic. Investigating the intricate interplay between the oral microbiome and inflammatory cytokines during the acute phase of infection is crucial for understanding host immune responses. This study aimed to explore the relationship between the oral microbiome and cytokines in COVID-19 patients, specifically examining those with and without sputum production. Methods Saliva and blood samples from 50 COVID-19 patients were subjected to 16S ribosomal RNA gene sequencing to analyze the oral microbiome. Additionally, 65 saliva and serum cytokines were assessed using Luminex multiplex analysis. The Mann-Whitney test compared cytokine levels between individuals with and without sputum production. Results Our study revealed significant differences in the membership (Jaccard dissimilarity: p=0.016) and abundance (PhILR dissimilarity: p=0.048; metagenomeSeq) of salivary microbial communities between COVID-19 patients with and without sputum production. Seven bacterial genera, including Prevotella, Streptococcus, Actinomyces, Atopobium, Filifactor, Leptotrichia, and Selenomonas, were present in statistically higher proportions of patients with sputum production (p<0.05, Fisher’s exact test). Eight bacterial genera, including Prevotella, Megasphaera, Stomatobaculum, Leptotrichia, Veillonella, Actinomyces, Atopobium, and Corynebacteria were significantly more abundant in the sputum-producing group, while Lachnoacaerobaculum was notably more prevalent in the non-sputum-producing group (p<0.05, ANCOM-BC).We observed a significant positive correlation between salivary IFN-gamma (Interferon-gamma) and Eotaxin2/CCL24 (chemokine ligand 24) with sputum production. Conversely, negative correlations were noted in serum MCP3/CCL7 (monocyte-chemotactic protein 3/Chemokine ligand 7), MIG/CXCL9 (Monokine induced by gamma/Chemokine ligand 9), IL1 beta (interleukin 1 beta), and SCF (stem cell factor) with sputum production (p<0.05, Mann-Whitney test). Conclusion Substantial distinctions in salivary microbial communities were evident between COVID-19 patients with and without sputum production, emphasizing the notable impact of sputum production on the oral microbiome and cytokine levels during the acute phase of infection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».