Gut microbiota imbalance in colorectal cancer patients, the risk factor of COVID-19 mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 pandemic is sweeping across the world. Previous studies have shown that gut microbiota is associated with COVID-19, and operational taxonomic unit (OTU) composed of Blautia genus, Lactobacillus genus, and Ruminococcus genus of Firmicutes is correlated with the severity of COVID-19. Gut microbiota imbalance in colorectal cancer patients may lead to the variation of OTU. RESULTS: Based on the GMrepo database, the gut microbiota of 1374 patients with colorectal neoplasms and 27,329 healthy people was analyzed to investigate the differences in the abundance of microbes between colorectal neoplasms patients and healthy people. Furthermore, We collected feces samples from 12 patients with colorectal cancer and 8 healthy people in Xiangya hospital for metabolomic analysis to investigate the potential mechanisms. Our study showed that the abundance of Blautia and Ruminococcus was significantly increased in colorectal neoplasms, which may increase the severity of COVID-19. The gender and age of patients may affect the severity of COVID-19 by shaping the gut microbiota, but the BMI of patients does not. CONCLUSIONS: Our work draws an initial point that gut microbiota imbalance is a risk factor of COVID-19 mortality and gut microbiota may provide a new therapeutic avenue for colorectal cancer patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».