Gut virome and microbiome dynamics before and after SARS-CoV-2 infection in women living with HIV and their infants
Notice bibliographique
Résumé
Microbiome perturbations can have long-term effects on health. The dynamics of the gut microbiome and virome in women living with HIV (WLHIV) and their newborn infants is poorly understood. Here, we performed metagenomic sequencing analyses on longitudinal stool samples including 23 mothers (13 WLHIV, 10 HIV-negative) and 12 infants that experienced SARS-CoV-2 infection with mild disease, as well as 40 mothers (18 WLHIV, 22 HIV-negative) and 60 infants that remained SARS-CoV-2 seronegative throughout the study follow-up. Regardless of HIV or SARS-CoV-2 status, maternal bacterial and viral profiles were distinct from infants. Using linear mixed effects models, we showed that the microbiome alpha diversity trajectory was not significantly different between SARS-CoV-2 seropositive and seronegative women. However, seropositive women’s positive trajectory while uninfected was abruptly reversed after SARS-CoV-2 infection (p = 0.015). Gut virome signatures of women were not associated with SARS-CoV-2. Alterations in infant microbiome and virome diversities were generally not impacted by SARS-CoV-2 but were rather driven by development. We did not find statistically significant interactions between HIV and SARS-CoV-2 on the gut microbiome and virome. Overall, our study provides insights into the complex interplay between maternal and infant bacterial microbiome, virome, and the influence of SARS-CoV-2 and HIV status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».