Dysbiosis of the Gut Microbiome in Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Dear Editor: We wish to submit a manuscript entitled “Dysbiosis of the gut microbiome in lung cancer ” to Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, Microbiome in Health and Disease section, for your consideration to publish as a Research Article. In this study, we examined the gut microbiome between 30 lung cancer patients and 30 healthy controls via next generation sequencing of 16S rDNA to uncover potential biomarkers for early diagnosis and targeted intervention. Previous analyses of the microbe-lung cancer relationship have been focused on lung microbiome. To our knowledge, this is the first study of lung cancer from the perspective of gut microbiome. Our findings support the hypothesis of an lung cancer-specific compositional structure of gut bacterial populations. Our work suggests that the dysbiosis of the gut microbiome in lung cancer as reflected by reduced abundance of Actinobacteria and Bifidobacterium and elevated levels of Enterococcus had facilitated the development of lung cancer and may help develop novel strategies for early prevention and targeted intervention against lung cancer. The authors claim that none of the materials in the paper has been published or is under consideration for publication elsewhere. Thank you very much for your consideration and we look forward to hearing from you soon. Yours Sincerely He Zhuang and Shu-Lin Liu Genomics Research Center Harbin Medical University 157 Baojian Road Harbin, 150081 China
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».