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Enregistrement W4409669522 · doi:10.1128/msystems.01568-24

Longitudinal dynamics of the nasopharyngeal microbiome in response to SARS-CoV-2 Omicron variant and HIV infection in Kenyan women and their children

2025· article· en· W4409669522 sur OpenAlexafffund
Ayla Žuštra, Victoria R. Leonard, LaRinda A. Holland, James C. Hu, Tianchen Mu, Steven C. Holland, Lily I. Wu, Emily R. Begnel, Ednah Ojee, Bhavna Chohan, Barbra A. Richardson, John Kinuthia, Dalton Wamalwa, Jennifer A. Slyker, Dara A. Lehman, Soren Gantt, Efrem S. Lim

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of Health
Mots-clésMicrobiomeImmunologyMedicineKenyaRespiratory infectionDiseaseViral loadCohortEtiologyLongitudinal studyBiologyRespiratory systemVirusInternal medicineBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The nasopharynx and its microbiota are implicated in respiratory health and disease. The interplay between viral infection and the nasopharyngeal microbiome is an area of increased interest. The impact of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the etiological agent of the coronavirus disease 2019 pandemic, on the nasopharyngeal microbiome among individuals living with HIV is not fully characterized. Here, we describe the nasopharyngeal microbiome before, during, and after SARS-CoV-2 infection in a longitudinal cohort of Kenyan women (21 living with HIV and 14 HIV-uninfected) and their children (18 HIV-exposed, uninfected and 7 HIV-unexposed, uninfected) between September 2021 and March 2022. We show using genomic epidemiology that mother and child dyads were infected with the same strain of the SARS-CoV-2 Omicron variant that spread rapidly across Kenya. We used metagenomic sequencing to characterize the nasopharyngeal microbiome of 20 women and children infected with SARS-CoV-2, six children negative for SARS-CoV-2 but experiencing respiratory symptoms, and 34 timepoint-matched SARS-CoV-2-negative mothers and children. Since individuals were sampled longitudinally before and after SARS-CoV-2 infection, we could characterize the short- (within a week of infection) and longer- (average of 38 days post-infection) term impact of SARS-CoV-2 infection on the nasopharyngeal microbiome. We found that mothers and children had significantly different microbiome composition and bacterial load ( P -values < 0.0001). In both mothers and children, the nasopharyngeal microbiome did not differ before and after SARS-CoV-2 infection, regardless of HIV exposure status. Our results indicate that the nasopharyngeal microbiome is resilient to SARS-CoV-2 infection and was not significantly modified by HIV. IMPORTANCE The nasopharyngeal microbiome plays an important role in human health. The degree of impact that severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection has on the nasopharyngeal microbiome varies among studies and may be influenced by diverse SARS-CoV-2 variants and variations in the microbiome between individuals. Our results show that the nasopharyngeal microbiome was not altered substantially by SARS-CoV-2 infection nor by HIV infection in mothers or HIV exposure in children. Our findings highlight the resilience of the nasopharyngeal microbiome after SARS-CoV-2 infection. These findings advance our understanding of the nasopharyngeal microbiome and its interactions with viral infections.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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