Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2023 article

Topic modeling for multi-omic integration in the human gut microbiome and implications for Autism

17Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

While healthy gut microbiomes are critical to human health, pertinent microbial processes remain largely undefined, partially due to differential bias among profiling techniques. By simultaneously integrating multiple profiling methods, multi-omic analysis can define generalizable microbial processes, and is especially useful in understanding complex conditions such as Autism. Challenges with integrating heterogeneous data produced by multiple profiling methods can be overcome using Latent Dirichlet Allocation (LDA), a promising natural language processing technique that identifies topics in heterogeneous documents. In this study, we apply LDA to multi-omic microbial data (16S rRNA amplicon, shotgun metagenomic, shotgun metatranscriptomic, and untargeted metabolomic profiling) from the stool of 81 children with and without Autism. We identify topics, or microbial processes, that summarize complex phenomena occurring within gut microbial communities. We then subset stool samples by topic distribution, and identify metabolites, specifically neurotransmitter precursors and fatty acid derivatives, that differ significantly between children with and without Autism. We identify clusters of topics, deemed "cross-omic topics", which we hypothesize are representative of generalizable microbial processes observable regardless of profiling method. Interpreting topics, we find each represents a particular diet, and we heuristically label each cross-omic topic as: healthy/general function, age-associated function, transcriptional regulation, and opportunistic pathogenesis.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Topic modeling for multi-omic integration in the human gut microbiome and implications for Autism
Date Crossref
13/07/2023
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Oregon State University Department of Microbiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Second Genome (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Stanford Medicine pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Second Genome Inc pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Department of Bioengineering pays non établi dans la notice
    Institution
  • Department of Biomedical Data Science pays non établi dans la notice
    Institution
  • Department of Pediatrics (Systems Medicine) pays non établi dans la notice
    Institution
  • School of Pharmacy pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Microbiology — Oregon State University, Second Genome (United States) et Stanford Medicine, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Gut microbiota and healthEpigenetics and DNA Methylation

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.