Preliminary investigation of changes in pathogen presence in the vaginal microbiome in association with age
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The vaginal microbiome represents a dynamic ecosystem that undergoes significant trans- formations throughout a woman's lifespan, influenced by hormonal fluctuations and physiological changes. Interpreting pathogen distribution and developing suitable therapeutic care techniques for women's reproductive health depends on an understanding of these age-related patterns. This study aims to thoroughly describe age-related changes in the makeup of the vaginal microbiome and the distribution of pathogenic species. Materials and Methods: Vaginal swab samples were collected from 29 subjects, categorized into different age groups (A: 15-30 years, B: 31-40 years, C: 41-50 years, and D: 51-60 years old females). Microbiome DNA was extracted from the collected vaginal swabs and shotgun next generation sequencing was performed. Post-sequencing, data was analysed using in-house pipeline followed by statistical analysis using R programming. Results: The results showed that microbial diversity varied significantly with age. Group C displayed the most severe patho- genic burden; Group A had the highest overall species diversity with 350 bacterial species. Group D displayed the greatest overall relative abundance levels of microorganisms, primarily due to Lactobacillus rhamnosus dominance. Conclusion: This study shows that the composition of the vaginal microbiome changes fundamentally over the course of a woman's life, with each stage bringing with it its own set of microbial signatures, pathogenic risks, and therapeutic prospects.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».