Inflammatory Bacteriome and Oral Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Results from microbiome studies on oral cancer have been inconsistent, probably because they focused on compositional analysis, which does not account for functional redundancy among oral bacteria. Based on functional prediction, a recent study revealed enrichment of inflammatory bacterial attributes in oral squamous cell carcinoma (OSCC). Given the high relevance of this finding to carcinogenesis, we aimed here to corroborate them in a case-control study involving 25 OSCC cases and 27 fibroepithelial polyp (FEP) controls from Sri Lanka. DNA extracted from fresh biopsies was sequenced for the V1 to V3 region with Illumina's 2 × 300-bp chemistry. High-quality nonchimeric merged reads were classified to the species level with a prioritized BLASTN-based algorithm. Downstream compositional analysis was performed with QIIME (Quantitative Insights into Microbial Ecology) and linear discriminant analysis effect size, while PICRUSt (Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States) was utilized for bacteriome functional prediction. The OSCC tissues tended to have lower species richness and diversity. Genera Capnocytophaga, Pseudomonas, and Atopobium were overrepresented in OSCC, while Lautropia, Staphylococcus, and Propionibacterium were the most abundant in FEP. At the species level, Campylobacter concisus, Prevotella salivae, Prevotella loeschii, and Fusobacterium oral taxon 204 were enriched in OSCC, while Streptococcus mitis, Streptococcus oral taxon 070, Lautropia mirabilis, and Rothia dentocariosa among others were more abundant in FEP. Functionally, proinflammatory bacterial attributes, including lipopolysaccharide biosynthesis and peptidases, were enriched in the OSCC tissues. Thus, while the results in terms of species composition significantly differed from the original study, they were consistent at the functional level, substantiating evidence for the inflammatory nature of the bacteriome associated with OSCC.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».