Altered gut microbiota and host pathways in obesity-related knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate gut microbial alteration and their functional consequences in obesity (OB)-related knee osteoarthritis (OA) by integrating microbiome with metabolomic, proteomic, and dietary data. METHODS: Fecal and fasting plasma samples were collected from 91 knee OA patients and 12 OA-free controls, classified into four subgroups based on OB and OA status: 66 OB+OA+, 25 OB-OA+, 5 OB+OA-, and 7 OB-OA-. 16S rRNA gene sequencing was performed to profile gut microbiota. MaAsLin2 modelling was applied, and dietary intake was incorporated into the models. Plasma metabolomics (n=630 metabolites) and proteomics (n=5,416 proteins) were integrated with microbial signatures to assess functional associations. RESULTS: OB+OA+ patients exhibited significantly lower a- and β-diversity than OB-OA+ (p<0.05). Seventeen microbial taxa were identified to be significantly associated with OB+OA+ (all p<7.65×10-5 after correcting tests for 654 ASVs), and 16 of them remained significant after adjustment for age, sex, antibiotic use, and dietary intake. PICRUSt2-based predictive analysis on these taxa suggested that bile acid biosynthesis was upregulated in OB+OA+ group. These taxa were correlated with 376 metabolites (p<0.05) with enrichment in fatty acid biosynthesis, linoleic/arachidonic acid metabolism, and propanoate metabolism pathways. They were also associated with 146 proteins (p<0.001) with enrichment in PI3K-Akt signalling, ECM-receptor interaction, and lipid/atherosclerosis pathways. CONCLUSIONS: OB+OA+ patients exhibited significant gut microbial dysbiosis associated with systemic metabolic and proteomic alterations relevant to OA pathophysiology. The microbiome-metabolome-proteome axis may provide mechanistic insights into worsened OA outcomes in OB individuals and could inform microbiome-targeted interventions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».