Frontiere Microbiomii vaginali și urinari la femeile din premenopauză cu interstițiale

Microbiom în sănătate și boală

Editat de
Shai Bel

Universitatea Bar-Ilan, Israel

Revizuite de
Alan J. Wolfe

Universitatea Loyola din Chicago, Statele Unite ale AmericiiΑ

Gena D. Tribble

Universitatea din Texas Health Science Center din Houston, Statele Unite

Afilierile editorului și ale recenzenților sunt cele mai recente oferite în profilurile lor de cercetare Loop și este posibil să nu reflecte situația lor în momentul examinării.

vaginali

  • Descărcați articolul
    • Descărcați PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Suplimentar
      Material
  • Citarea exportului
    • Notă finală
    • Manager de referință
    • Fișier TEXT simplu
    • BibTex
DISTRIBUIE PE

Cercetare originală ARTICOL

  • 1 Departamentul de obstetrică și ginecologie, Universitatea din Louisville, Louisville, KY, Statele Unite
  • 2 Departamentul de microbiologie și imunologie, James Graham Brown Cancer Center, Universitatea din Louisville, Louisville, KY, Statele Unite
  • 3 Departamentul de Bioinformatică și Biostatistică, Universitatea din Louisville, Louisville, KY, Statele Unite

Cistita interstițială/sindromul durerii vezicii urinare (ICBPS) poate fi legată de un microbiom genito-urinar modificat. Scopul nostru a fost de a compara microbiomii vaginali și urinari între femeile premenopauzale cu ICBPS și controalele neafectate. Acest studiu transversal a examinat femeile aflate în premenopauză cu un chestionar O'Leary-Sant (ICBPS dacă scorul ≥6 pe oricare dintre indici; controlează tamponul TM (Becton Dickinson, Franklin Lakes, NJ) de la pereții vaginali medii și o captură curată, probă urinară midstream într-o cană sterilă (separată de specimenul mUA) Probele vaginale și urinare au fost ambele sigilate și depozitate la frigider (4 ° C) pentru 10% din bazele cu un scor de calitate ≤30 au fost îndepărtate folosind FASTX-Toolkit. ≥400 perechile de baze care conțineau secvențele exemplare potrivite au fost păstrate. Urmând acest lucru, secvențele himerice au fost eliminate folosind implementarea algoritmului UCHIME (Edgar și colab., 2011) în VSEARCH v2.4.4 (Rognes și colab., 2016).

Secvențele au fost grupate în Unități Taxonomice Operaționale (OTU) folosind QIIME v1.9.1 (Navas-Molina și colab., 2013). Am grupat citirile în OTU la 97% similaritate folosind o abordare de referință deschisă în QIIME. Citirile au fost grupate mai întâi cu algoritmul SortMeRNA (Kopylova și colab., 2012) împotriva bazei de date Greengenes (v13_8) (DeSantis și colab., 2006). Aceasta a fost urmată de de novo grupare cu SUMACLUST (v1.0.00) (Mercier și Coissac, 2013). OTU-urile au fost normalizate prin subeșantionare aleatorie (rarefying) la 5.000 și 10.000 de citiri pe probă. Am analizat datele rarefiate la o adâncime de 5.000 de secvențe/eșantion, deoarece 10.000 de secvențe/eșantion nu au fost găsite mai informative și au fost eliminate datele viabile (Figura 2).

Rezultatul principal a fost prezența unui organism anaerob sau fastidios ca genă predominantă a eșantionului (> 50% din citiri), pe baza unui studiu trecut care a indicat o creștere a acestor microorganisme la microbiomul urinar al femeilor cu boală urinară (Pearce et. al., 2014; Karstens și colab., 2016). Am definit bacteriile anaerobe sau fastidioase ca fiind cele care includ Prevotella, Mobiculus, Gardnerella vaginalis, Mycoplasma, Ureaplasma, Bacteroides, și bacterii aerobe care nu sunt cultivate clasic în cultura 1. Acesta a fost un studiu pilot fără date prealabile cu privire la subiectul pentru calculul puterii; ne-am propus să recrutăm 20 de pacienți pe grup pentru un eșantion de comoditate.

Am calculat două măsurători ale diversității alfa pentru fiecare probă (urină și vagin al fiecărui pacient) folosind QIIME: estimatorul Chao1 (bogăție) și indicele Simpson (uniformitate și bogăție). Indicele de uniformitate McIntosh și indicele Shannon (uniformitate și bogăție) au fost, de asemenea, calculate pentru fiecare eșantion ca măsuri suplimentare ale diversității alfa. Graficele coordonate ale principiului diversității beta (PCO) au fost generate folosind distanțe filogenetice UniFrac (Lozupone și Knight, 2005). Analizele Permanova (ponderate și neponderate) au calculat semnificația distanțelor Unifrac între cele două grupuri. Procentila citirilor unui anumit gen pentru eșantion (din totalul citirilor din eșantion) a fost calculată pentru primele 5 genuri cele mai predominante, deoarece dincolo de primele 5 genuri percentilele au fost atât de minute .