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Enregistrement W4402822005 · doi:10.1101/2024.09.11.612315

Detecting microbial engraftment after FMT: sorting signals from noise using placebo sequencing and culture-enriched metagenomics

2024· preprint· en· W4402822005 sur OpenAlexafffund
Shahrokh Shekarriz, Jake C. Szamosi, Fiona Whelan, Jennifer Y. F. Lau, Josie Libertucci, Laura Rossi, Michelle Shah, Melanie Wolfe, Christine H. Lee, Paul Moayyedi, Michael G. Surette

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsMcMaster University
Mots-clésMetagenomicsSortingComputational biologyBiologyNoise (video)Computer scienceArtificial intelligenceGeneticsGeneAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fecal microbiota transplantation (FMT) has shown efficacy for the treatment of ulcerative colitis but with variable response between patients and trials. The mechanisms underlying FMT's therapeutic effects remains poorly understood but is generally assumed to involve engraftment of donor microbiota into the recipient microbiome. Previous studies have reported microbial engraftment following FMT in various disease contexts but with inconsistent results between studies. Here we investigate engraftment in UC patients receiving FMT from a single donor applying amplicon-based profiling, shotgun metagenomics and culture-enriched metagenomics. Placebo samples were included to estimate engraftment noise, and a significant level of false-positive engraftment was observed which confounds the prediction of true engraftment. We show that analyzing engraftment across multiple patients from a single donor enhances the accuracy of detection. We identified a unique set of genes engrafted in responders to FMT which supports strain displacement as the primary mechanism of engraftment in our cohort.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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