Familial clustering of dysbiotic oral and fecal microbiomes in juvenile dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile dermatomyositis (JDM) is a rare immune-mediated disease of childhood with putative links to microbial exposures. In this multi-center, prospective, observational cohort study, we evaluated whether JDM is associated with discrete oral and gut microbiome signatures. We generated 16S rRNA sequencing data from fecal, saliva, supragingival, and subgingival plaque samples from JDM probands (n = 28). To control for genetic and environmental determinants of microbiome community structure, we also profiled microbiomes of unaffected family members (n = 27 siblings, n = 26 mothers, and n = 17 fathers). Sample type (oral-vs-fecal) and nuclear family unit were the predominant variables explaining variance in microbiome diversity, more so than having a diagnosis of JDM. The oral and gut microbiomes of JDM probands were more similar to their own unaffected siblings than they were to the microbiomes of other JDM probands. In a sibling-paired within-family analysis, several potentially immunomodulatory bacterial taxa were differentially abundant in the microbiomes of JDM probands compared to their unaffected siblings, including Faecalibacterium (gut) and Streptococcus (oral cavity). While microbiome features of JDM are often shared by unaffected family members, the loss or gain of specific fecal and oral bacteria may play a role in disease pathogenesis or be secondary to immune dysfunction in susceptible individuals.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».