Resource landscape shapes the composition and stability of the human vaginal microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The vaginal microbiota is associated with the health of women and newborns alike. Despite its comparatively simple composition relative to other human microbiota systems, the mechanisms underpinning the dynamics and stability of vaginal microbial communities remain elusive. A crucial, yet so far underexplored, aspect of vaginal microbiota ecology is the role played by nutritional resources. Glycogen and its derivatives, produced by vaginal epithelia, are accessible to all bacterial constituents of the microbiota. Concurrently, free sialic acid and fucose offer supplementary nutritional resources to bacterial strains capable of cleaving them from glycans, which are structurally integral to mucus. Notably, bacteria adept at sialic acid exploitation are often correlated with adverse clinical outcomes and are frequently implicated in bacterial vaginosis (BV). In this study, we introduce a novel mathematical model tailored to human vaginal microbiota dynamics to explore the interactions between bacteria and their respective nutritional landscape. Our resource-based model examines the impact of the relative availability of glycogen derivatives (accessible to all bacterial species) and sialic acid (exclusive to some BV-associated bacteria) on the composition of the vaginal microbiota. Our findings elucidate that the success of BV-associated bacteria is intricately linked to their exclusive access to specific nutritional resources. This private access fortifies communities dominated by BV-associated bacteria, rendering them resilient to compositional transitions. We empirically corroborate our model prediction with longitudinal clinical data on microbiota composition and previously unpublished metabolomic profiles obtained from a North American cohort. The insights gleaned from this study shed light on potential pathways for BV prevention and treatment. Significance statement The vaginal microbiota has a notable impact on women’s health at various stages of life, namely puberty, infection protection, sexual health, fertility, pregnancy, and menopausal changes. At present, most non-anti-microbial products developed to mitigate adverse vaginal symptoms emphasise competitive interactions through acids (boric or lactic acid) or probiotics as a means to “rebalance” microbiota communities. Despite recent advances in profiling the composition of vaginal microbiota communities, there remains a major gap in our mechanistic understanding of how to maintain or reinstate a resilient Lactobacillus -dominated microbiota that improves vaginal health and outcomes. This study explores the role of nutritional resources in the vaginal microbiota by introducing a mathematical model that analyses how access to specific nutrients like glycogen derivatives and sialic acid affects the balance of bacterial vaginosis (BV) and non-BV-associated bacteria. Our findings, supported by original cohort-derived microbiological and metabolomics data, demonstrate that exclusive access to these nutrients is linked to the dominance and resilience of BV-associated bacteria, providing new insights for BV prevention and treatment.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».