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Enregistrement W6904885398 · doi:10.14288/1.0437875

The gut microbiome in pediatric-onset multiple sclerosis

2023· article· en· W6904885398 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraMetagenomicsMultiple sclerosisMicrobiomeGut microbiomeGut–brain axisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of evidence points to the gut microbiota playing a role in immune-mediated, neurological disease, such as multiple sclerosis (MS). An important initial step to understanding the relationship between the gut microbiota and MS is to compare the gut microbial community composition and metagenome in individuals with and without MS. In order to investigate the differences between the gut microbiome of MS patients and unaffected individuals, I conducted a systematic review of ten published articles from 2008-2018. The majority of studies found no difference in gut microbiota diversity, but consistent taxonomic differences were observed. To further investigate the MS microbiome, I conducted a case-control study using stool samples from individuals under the age of 22 with and without pediatric-onset MS who were enrolled in the Canadian Pediatric Demyelinating Disease Network. The study compared microbial taxonomy, gene annotations, metabolic pathways, and predicted metabolites in stool samples derived from metagenomic reads between MS cases and controls. I also assessed the relationship between diet, gut microbiota composition, and MS risk in the same population. The results of this dissertation showed subtle differences in individual taxa and functions between the gut microbiota of MS cases and controls. Additionally, a healthier diet rich in fiber was associated with a lower risk of MS and the MS-associated microbiota composition was also associated with aspects of diet. Overall, this research suggests that the gut microbiome plays a role in MS and that the potential interaction between diet and the gut microbiota is relevant in the development of MS. While gut microbiota diversity didn't significantly differ between MS cases and controls, we observed subtle differences in the relative abundance of individual taxa and functions. Future studies with larger sample sizes and longitudinal data collection are needed to both confirm findings and to verify interpretation of these findings. Understanding the role of the gut microbiota in MS may lead to the development of novel prevention and treatment strategies for this debilitating disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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