Lung microbiome quantification and bacterial density as prognostic markers in lung transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is a barrier to long-term survival following lung transplantation. Composition of the lung allograft microbiome has been explored as a prognostic marker for allograft survival, but most studies have measured bacterial relative, not absolute, abundances. Absolute quantitation of bacterial abundances improves the assessment of host-microbe interactions in diverse disease states and physiologic compartments but has not been compared to compositional indices alone for performance in identifying CLAD-associated allograft microbiomes. METHODS: We performed a case-control study to compare the composition of the lung allograft microbiome between lung transplant recipients who developed CLAD within the first 4 years of transplant (cases) versus those who remained CLAD-free for the first 5 years post-transplant (controls). Within 12 months post-transplantation, bronchoalveolar lavage fluid was collected from 53 cases and 55 controls to compare compositional features of the microbiome and bacterial absolute abundance. RESULTS: We identified 5 overlapping compositional subtypes, termed community state types (CST), of the lung allograft microbiome that were dominated by either Prevotella species, Streptococcus and Neisseria species, Staphylococcus or Pseudomonas species, or a diverse bacterial population. Lower bacterial density was observed in the taxonomically diverse community and was lower in controls than cases. Normalizing the relative abundance of CST-defining bacteria to total bacterial density strengthened microbiome-composition/chronic lung allograft dysfunction (CLAD) associations. CONCLUSIONS: Absolute bacterial quantification strengthens associations between the lung microbiome and CLAD following lung transplantation and may improve our understanding of how the lung microbiome affects lung transplant outcomes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».