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Enregistrement W4405056001 · doi:10.1371/journal.pone.0314662

Fungal microbiome in gut of systemic lupus erythematosus (SLE)-prone mice (pristane and FCGRIIb deficiency), a possible impact of fungi in lupus

2024· article· en· W4405056001 sur OpenAlexfundno aff
Thanya Cheibchalard, Asada Leelahavanichkul, Piraya Chatthanathon, Piriya Klankeo, Nattiya Hirankarn, Naraporn Somboonna

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Science, Chulalongkorn UniversityThailand Science Research and InnovationCollege of Pharmacy, Dalhousie UniversityNational Center for Genetic Engineering and BiotechnologyNational Science and Technology Development AgencyChulalongkorn University
Mots-clésMycobiotaSystemic lupus erythematosusBiologyMicrobiomeBasidiomycotaImmunologyGut floraAscomycotaMicrobiologyDiseaseGeneticsGeneMedicinePathologyEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut mycobiota (fungal microbiota) plays a crucial role in the immune system, potentially impacting autoimmune diseases such as systemic lupus erythematosus (SLE). Despite growing interest, data on intestinal fungi in SLE remain limited. This study thereby investigated the human-mimicked (mice) gut mycobiome and quantitative gut mycobiome analyses using universal fungal internal transcribed spacer 2 (ITS2) DNA next generation sequencing and real-time PCR, tracking time-series dynamics from preclinical to established SLE conditions in two SLE-prone mouse models. These models included pristane -induced mice, representing an environmental cause of SLE, and Fc gamma receptor RIIb (FcgRIIb) deficiency mice, representing a genetic factor. Fecal samples and different intestinal sections from mice aged 2-10 months were analyzed, including samples from 4-month-old and 11-month-old mice, which represented preclinical lupus (negative for anti-dsDNA) and established SLE conditions (positive for anti-dsDNA with proteinuria), respectively, alongside age-matched healthy controls. Results showed increased fungal diversity, specific changes in gut fungal species (i.e. increased Candida spp.), and an elevated Basidiomycota-to-Ascomycota (Basidiomycota/Ascomycota) ratio, which correlated with lupus activity in both lupus models. Linear discriminant analysis Effect Size (LEfSe; a possible representative organism) helped identify specific fungal difference between the lupus models. Our findings revealed that active lupus states may elevate gut fungal populations and alter fungal components in both the pristane and genetically susceptible SLE-prone mice, as indicated by mycobiota and quantitative mycobiota analyses. These changes could, in turn, influence disease activity. This research is essential for a deeper understand of the SLE-gut microbiome association, as the gut microbiome comprises both bacterial and fungal symbiosis. Manipulating fungal communities could present a potential therapeutic avenue for influencing disease outcomes in lupus. Further studies are crucial to clarify the direct role of gut fungi in lupus disease progression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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