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Enregistrement W4412048110 · doi:10.1038/s41398-025-03449-6

Multi-kingdom microbial changes and their associations with the clinical characteristics in schizophrenia patients

2025· article· en· W4412048110 sur OpenAlexaff
Baoyuan Zhu, Liqin Liang, Shuhao Chen, Hehua Li, Yuanyuan Huang, Wei Wang, Heng Zhang, Jing Zhou, Dongsheng Xiong, Xiaobo Li, Junhao Li, Yuping Ning, Xuetao Shi, Fengchun Wu, Kai Wu

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceSouth China University of TechnologyNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaGuangzhou Medical University
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryMedicinePsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accumulating evidence has highlighted alterations in the gut microbiome in schizophrenia (SZ); however, the role of multi-kingdom microbiota in SZ remains inadequately understood. In this study, we performed metagenomic sequencing of fecal samples from 36 SZ patients and 55 healthy controls (HC) to profile bacterial, fungal, archaeal, and viral communities, along with functional pathways. We also conducted co-occurrence network analysis to explore the relationships among differential microbial species and metabolic pathways separately. Additionally, we assessed the associations of these differential species and functional pathways with clinical characteristics. Our findings revealed significant differences in species between SZ patients and HC, identifying not only 17 bacterial species, but also 8 fungal, 26 archaeal, and 19 viral species. Functional pathway analysis revealed 21 metabolic pathways significantly altered in SZ patients, including an increase in tryptophan metabolism, while biosynthesis of amino acids was decreased. Network analysis further uncovered more complex inter-kingdom interactions in SZ patients, with specific fungal species appearing exclusively in the SZ network. Importantly, significant associations were observed between microbial species and functional pathways with clinical characteristics, including symptom severity, cognitive function, and clinical biochemical marker. For instance, the abundance of Streptococcus vestibularis was positively correlated with homocysteine levels; the ubiquinone and other terpenoid-quinone biosynthesis was positively correlated with both symptom severity and C-reactive protein. Our findings reveal the intricate microbial dysbiosis present in SZ patients, suggesting multi-kingdom microbial interactions play a crucial role in SZ patients, highlighting promising avenues for potential diagnostic and therapeutic applications.

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 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations20
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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