Quantitative profiling of the vaginal microbiota improves resolution of the microbiota-immune axis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The composition of the vaginal microbiota is closely linked to adverse sexual and reproductive health outcomes, due in part to effects on genital immunology. Compositional approaches such as metagenomic sequencing provide a snapshot of all bacteria in a sample and have become the standard for characterizing the vaginal microbiota, but only provide microbial relative abundances. We hypothesized that the addition of absolute abundance data would provide a more complete picture of host-microbe interactions in the female genital tract. RESULTS: We analyzed cervicovaginal secretions from 196 female sex workers in Kenya and found that bacterial load was elevated among women with diverse, bacterial vaginosis (BV)-type microbiota and lower among women with Lactobacillus predominance. Bacterial load was also positively associated with proinflammatory cytokines, such as IL-1α, and negatively associated with chemokines, such as IP-10. The associations between bacterial load and immune factors differed across bacterial community states, but L. crispatus predominance was the only microbial community where higher bacterial load was not associated with higher proinflammatory cytokines. Total vaginal bacterial load was also a stronger predictor of the genital immune environment than BV by Nugent score, the current clinical standard, in the Kenya-based cohort and in a Uganda-based confirmatory cohort. CONCLUSIONS: Our results suggest that total vaginal bacterial load is at least as strong a predictor of the genital immune milieu as current BV clinical diagnostic tools, supporting exploration of the vaginal bacterial load as a predictor of adverse reproductive and sexual health outcomes. Video Abstract.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».