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Enregistrement W4396893073 · doi:10.1128/mbio.00933-24

Key aspects of papillomavirus infection influence the host cervicovaginal microbiome in a preclinical murine papillomavirus (MmuPV1) infection model

2024· article· en· W4396893073 sur OpenAlexaff
Megan E. Spurgeon, Elizabeth C. Townsend, Simon Blaine‐Sauer, Stephanie M. McGregor, Mark Horswill, Johan A. den Boon, Paul Ahlquist, Lindsay Kalan, Paul F. Lambert

Notice bibliographique

RevuemBio · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthMary Kay Foundation
Mots-clésMicrobiomeHPV infectionBiologyPapillomaviridaeDiseaseOral MicrobiomeImmunologyDysplasiaVirologyCervical cancerCancerMedicineGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Human papillomaviruses (HPVs) are the most common sexually transmitted infection in the United States and are a major etiological agent of cancers in the anogenital tract and oral cavity. Growing evidence suggests changes in the host microbiome are associated with the natural history and ultimate outcome of HPV infection. We sought to define changes in the host cervicovaginal microbiome during papillomavirus infection, persistence, and pathogenesis using the murine papillomavirus (MmuPV1) cervicovaginal infection model. Cervicovaginal lavages were performed over a time course of MmuPV1 infection in immunocompetent female FVB/N mice and extracted DNA was analyzed by qPCR to track MmuPV1 viral copy number. 16S ribosomal RNA (rRNA) gene sequencing was used to determine the composition and diversity of microbial communities throughout this time course. We also sought to determine whether specific microbial communities exist across the spectrum of MmuPV1-induced neoplastic disease. We, therefore, performed laser-capture microdissection to isolate regions of disease representing all stages of neoplastic disease progression (normal, low- and high-grade dysplasia, and cancer) from female reproductive tract tissue sections from MmuPV1-infected mice and performed 16S rRNA sequencing. Consistent with other studies, we found that the natural murine cervicovaginal microbiome is highly variable across different experiments. Despite these differences in initial microbiome composition between experiments, we observed that MmuPV1 persistence, viral load, and severity of disease influenced the composition of the cervicovaginal microbiome. These studies demonstrate that papillomavirus infection can alter the cervicovaginal microbiome. IMPORTANCE Human papillomaviruses (HPVs) are the most common sexually transmitted infection in the United States. A subset of HPVs that infect the anogenital tract (cervix, vagina, anus) and oral cavity cause at least 5% of cancers worldwide. Recent evidence indicates that the community of microbial organisms present in the human cervix and vagina, known as the cervicovaginal microbiome, plays a role in HPV-induced cervical cancer. However, the mechanisms underlying this interplay are not well-defined. In this study, we infected the female reproductive tract of mice with a murine papillomavirus (MmuPV1) and found that key aspects of papillomavirus infection and disease influence the host cervicovaginal microbiome. This is the first study to define changes in the host microbiome associated with MmuPV1 infection in a preclinical animal model of HPV-induced cervical cancer. These results pave the way for using MmuPV1 infection models to further investigate the interactions between papillomaviruses and the host microbiome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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