Changes in Gut Microbiota in Patients with Multiple Sclerosis Based on 16s rRNA Gene Sequencing Technology: A Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: This meta-analysis explores alterations in the gut microbiota of patients with Multiple Sclerosis (MS) using 16S ribosomal RNA (rRNA) gene sequencing. Methods: Adhering to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, our comprehensive review spanned major databases, including PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane, and Ovid, targeting observational studies that implemented 16S rRNA gene sequencing on fecal specimens. The quality of these studies was meticulously evaluated using the Newcastle-Ottawa scale. Results: Our search yielded 26 relevant studies conducted between 2015-2022, encompassing 2885 participants. No significant differences were observed in alpha diversity indices (Shannon, Chao1, Operational Taxonomic Units (OTU), and Simpson) between MS patients and controls in general. Nonetheless, subgroup analyses according to disease activity using the Shannon index highlighted a significant decrease in microbial diversity during MS’s active phase. Similarly, an evaluation focusing on MS phenotype revealed diminished diversity in individuals with relapsing-remitting MS (RRMS). Microbial composition analysis revealed no consistent increase in pro-inflammatory Bacteroidetes or decrease in anti-inflammatory Firmicutes within the MS cohort. Conclusion: The gut microbiome’s role in MS presents a complex panorama, where alterations in microbial composition might hold greater significance to disease mechanisms than diversity changes. The impact of clinical factors such as disease activity and phenotype are moderately significant, underscoring the need for further research to elucidate these relationships. Prospective research should employ longitudinal methodologies to elucidate the chronological interplay among gut microbiota, disease evolution, and therapeutic strategies.
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 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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».