Fusobacterium nucleatum and Bacteroides fragilis detection in colorectal tumours: Optimal target site and correlation with total bacterial load
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mucosal infiltration by certain bacterial species may contribute to the development and progression of colorectal cancer (CRC). There is considerable variation in reported detection rates in human CRC samples and the extent to which bacterial infiltration varies across regions of the primary tumour is unknown. This study aimed to determine if there is an optimal site for bacterial detection within CRC tumours. METHODS: Presence of target bacterial species was assessed by quantitative real-time PCR (qPCR) in 42 human CRC tumours. Abundance in primary tumour regions, normal epithelium and at metastatic sites was investigated in an expanded cohort of 51 patients. Species presence/absence was confirmed by diversity profiling in five patients. Correlation with total bacterial load and clinicopathological features was assessed. RESULTS: Fusobacterium nucleatum and Bacteroides fragilis were detected in tumours from 43% and 24% of patients, respectively (17% positive for both species). The optimal detection site was the tumour luminal surface (TLS). Patients testing positive at the TLS frequently tested negative at other sites, including central tumour and invasive margin. F. nucleatum was detected at a higher frequency in tumour versus normal epithelium (p < 0.01) and was associated with more advanced disease (p = 0.01). Detection of both species correlated with total bacterial load. However, corroboration of qPCR results via diversity profiling suggests detection of these species may indicate a specific microbial signature. CONCLUSIONS: This study supports a role for F. nucleatum in CRC development. Presence of F. nucleatum and B. fragilis varies across primary tumour regions, with the TLS representing the optimal site for bacterial detection.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».