Rational Design of Live Biotherapeutic Products for the Prevention of <i>Clostridioides difficile</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clostridioides difficile infection (CDI) is one of the leading causes of healthcare- and antibiotic-associated diarrhea. While fecal microbiota transplantation (FMT) has emerged as a promising therapy for recurrent CDI, its exact mechanisms of action and long-term safety are not fully understood. Defined consortia of clonal bacterial isolates, known as live biotherapeutic products (LBPs), have been proposed as an alternative therapeutic option. However, the rational design of LBPs remains challenging. Here, we employ a computational pipeline and three independent metagenomic datasets to systematically identify microbial strains that have the potential to inhibit CDI. We first constructed the CDI-related microbial genome catalog, comprising 3,741 non-redundant metagenome-assembled genomes (nrMAGs) at the strain level. We then identified multiple potential protective nrMAGs that can be candidates for the design of microbial consortia targeting CDI, including strains from Dorea formicigenerans , Oscillibacter welbionis , and Faecalibacterium prausnitzii . Importantly, some of these potential protective nrMAGs were found to play an important role in the success of FMT, and the majority of the top protective nrMAGs can be validated by various previously reported findings. Our results demonstrate a computational framework for the rational selection of microbial strains targeting CDI, paving the way for the computational design of microbial consortia against other enteric infections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».