Metagenomic Insights into the Impact of Nutrition on Human Gut Microbiota and Associated Disease Risk
Notice bibliographique
Résumé
Metagenomic investigation of gut microbiome is a comprehensive and rapid technique for the analysis and diagnosis of numerous diseases. The gut microbiome is an intricate ecosystem, coordinated by the interaction of various microbes and the metabolites produced by them, which helps in developing and sustaining immunity and homeostasis. A healthy gut microbiome is driven by different factors, such as nutrition, lifestyle, etc. The current study examines the association of diet to gut microbiome dysbiosis and its role in various disease conditions. Gut microbiome data was collected from 73 patients and tested at BioAro Inc. lab, using shotgun metagenomics through next generation sequencing. It was then analyzed and compared with data from 20 healthy subjects from HMP database. An in-house bioinformatics pipeline (PanOmiQ) and Pathogen Fast Identifier were utilized for secondary analysis, while tertiary analysis was accomplished using R software. Results showed a higher number of opportunistic pathogen microorganisms in the gut microbiome of subjects consuming a meat diet, as compared to those consuming a plant diet. These opportunistic pathogens included Ruminococcus torques (>3.34%), Ruminococcus gnavus (>2.22%), and Clostridium symbiosum (>1.87%). The study also found a higher relative abundance of these pathogens in cancer patients, as compared to healthy subjects. We also observed a highly significant (p < 0.0001) correlation of a meat diet with obesity in comparison to the subjects on a plant diet and the healthy subjects. Our findings suggest that patients following a plant diet have a lower relative abundance of pathogens that are associated with cancer and obesity. These findings provide critical insight into how we can use shotgun metagenomics to study the composition and diversity of the gut microbiome and the effects of a diet on the gut microbiome and its role in metabolic diseases. This is the first report investigating gut microbiota using shotgun metagenomics, correlating with different diseases and diet followed, which might impact the presence of opportunistic pathogens or keystones species. Additionally, it can provide valuable insights to physicians and dietetic practitioners for providing personalized treatment or customizing a diet plan.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».