Metagenomic and metatranscriptomic analysis of human prostate microbiota from patients with prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer (PCa) is the most common malignant neoplasm among men in many countries. Since most precancerous and cancerous tissues show signs of inflammation, chronic bacterial prostatitis has been hypothesized to be a possible etiology. However, establishing a causal relationship between microbial inflammation and PCa requires a comprehensive analysis of the prostate microbiome. The aim of this study was to characterize the microbiome in prostate tissue of PCa patients and investigate its association with tumour clinical characteristics as well as host expression profiles. RESULTS: The metagenome and metatranscriptome of tumour and the adjacent benign tissues were assessed in 65 Chinese radical prostatectomy specimens. Escherichia, Propionibacterium, Acinetobacter and Pseudomonas were abundant in both metagenome and metatranscriptome, thus constituting the core of the prostate microbiome. The biodiversity of the microbiomes could not be differentiated between the matched tumour/benign specimens or between the tumour specimens of low and high Gleason Scores. The expression profile of ten Pseudomonas genes was strongly correlated with that of eight host small RNA genes; three of the RNA genes may negatively associate with metastasis. Few viruses could be identified from the prostate microbiomes. CONCLUSIONS: This is the first study of the human prostate microbiome employing an integrated metagenomics and metatranscriptomics approach. In this Chinese cohort, both metagenome and metatranscriptome analyses showed a non-sterile microenvironment in the prostate of PCa patients, but we did not find links between the microbiome and local progression of PCa. However, the correlated expression of Pseudomonas genes and human small RNA genes may provide tantalizing preliminary evidence that Pseudomonas infection may impede metastasis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».