Characterization of the consensus mucosal microbiome of colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Recent evidence suggests that dysbiosis, an imbalance of microbiota, is associated with increased risk of colorectal cancer. Diverse microbial organisms are physically associated with the cells found in tumor biopsies. Characterizing this mucosa-associated microbiome through genome sequencing has advantages compared to culture-based profiling. However, there are notable challenges in accurately characterizing the features of tumor microbiomes with methods like transcriptome sequencing. Most sequence reads originate from the host. Moreover, there is a high likelihood of bacterial contaminants being introduced. Another major challenge is the microbiome diversity among different studies. Colorectal tumors demonstrate a significant extent of microbiome variation among individuals from different geographic and ethnic origins. To address these challenges, we identified a consensus microbiome for colorectal cancer through analyzing 924 tumors from eight independent RNA-Seq data sets. A standardized meta-transcriptomic analysis pipeline was established and applied to the complete CRC cohort. Common contaminants were filtered out. Our study involved taxonomic investigation of non-human sequences, linked microbial signatures to phenotypes and the association of microbiome with tumor microenvironment components. Microbiome profiles across different CRC cohorts were compared, and recurrently altered microbial shifts specific to CRC were determined. We identified cancer-specific set of 114 microbial species associated with tumors that were found among all investigated studies. Validating our approach, we found that Fusobacterium nucleatum was one of the most enriched bacterial species in CRC. Firmicutes, Bacteroidetes, Proteobacteria, and Actinobacteria were among the four most abundant phyla for CRC microbiome. Signficant associations between the consensus species and specific immune cell types were noted. Our results are available as a web data resource for other researchers to explore ( https://crc-microbiome.stanford.edu ).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».