Combined Non-Invasive Prediction and New Biomarkers of Oral and Fecal Microbiota in Patients With Gastric and Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background There is no information on the commonality and specificity of oral and fecal microbiota in patients with gastric cancer (GC) and colorectal cancer (CRC). Methods The high-throughput 16S rRNA gene V4 region sequencing was used to perform bioinformatics analysis of oral, fecal, and tissue microbiota in GC (76 subjects), CRC (53), and healthy controls (HC, 70). Furthermore, we determined the microbial characteristics of each part, constructed and verified three classifiers for GC and CRC, and evaluated curves of receiver operating characteristic and precision–recall with probability of disease. Results Compared to HC, the microbial richness and diversity of GC and CRC decreased in oral cavity and increased in stool; additionally, these indexes in GC tissue were higher than those in CRC tissue. In GC and CRC patients, Haemophilus , Neisseria , Faecalibacterium , and Romboutsia were significantly reduced compared to the relative abundance value of oral or fecal bacterial genera in the HC group, while the Streptococcus , Gemella , Escherichia-Shigella , and Fusobacterium were significantly increased. The oral and tissue microbiota have similar and abundant shared bacterial networks. The single and combined microbial detection have good AUC values based on POD indices for predicting GC, CRC, and gastrointestinal (GI) cancers (GC and CRC). Conclusion This study is the first to examine the characteristics of oral, fecal, and tumor microbiota in GC and CRC patients, and the similarities and differences in their microbial changes are reported. These oral or fecal bacteria ( Haemophilus , Neisseria , Faecalibacterium , Romboutsia , Streptococcus , Gemella , Escherichia-Shigella , and Fusobacterium ) may be involved in tumor evolution as potentially characteristic genera. In addition, both oral and fecal microbial detection may provide a solid theoretical foundation for the non-invasive prediction of these cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».