The colonic mucosal virome in inflammatory bowel disease reveals Crassvirales depletion and disease-specific virome features
Notice bibliographique
Résumé
The mucosal virome is increasingly recognized for its potential role in shaping intestinal health and disease. Building on previous findings, we analyzed the mucosal virome from 51 individuals, including newly diagnosed treatment naïve participants with ulcerative colitis (UC), Crohn’s disease (CD), and non-inflammatory bowel disease (non-IBD) controls, incorporating longitudinal sampling for a subset of the participants. Viromes were highly individualized, with no shared or core components across participants. Unlike fecal virome studies, we observed no significant associations between mucosal virome diversity and mucosal inflammation, disease subtype, or sampling site. However, there was positive correlation between virome and bacteriome diversity, particularly in CD, suggesting the presence of dynamic interactions that influence microbial community structure. Crassvirales was abundant in the mucosa layer and, consistent with prior studies, Crassvirales abundance was reduced in IBD, irrespective of inflammation status or IBD subtype. These findings highlight their potential as biomarkers of virome health. Our data also revealed the potential presence of altered bacteriome-virome interactions and longitudinal sampling revealed a persistent subset of viruses, potentially shaping disease progression and remission dynamics. Our study underscores the importance of distinguishing microbial community dynamics across IBD subtypes and highlights Crassvirales as key players in mucosal immunity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».