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Enregistrement W4362660977 · doi:10.1186/s12903-023-02911-5

Exploring the microbiome of oral epithelial dysplasia as a predictor of malignant progression

2023· article· en· W4362660977 sur OpenAlexafffund
Robyn Wright, Michelle E. Pewarchuk, Erin A. Marshall, Benjamin Murrary, Miriam P. Rosin, Denise M. Laronde, Lewei Zhang, Wan L. Lam, Morgan G. I. Langille, Leigha D. Rock

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreVancouver General HospitalNova Scotia HospitalBeatrice Hunter Cancer Research InstituteUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésMedicineMicrobiomeOral and maxillofacial surgeryDysplasiaEpithelial dysplasiaSurgical oncologyInternal medicinePathologyBioinformaticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of research associates the oral microbiome and oral cancer. Well-characterized clinical samples with outcome data are required to establish relevant associations between the microbiota and disease. The objective of this study was to characterize the community variations and the functional implications of the microbiome in low-grade oral epithelial dysplasia (OED) using 16S rRNA gene sequencing from annotated archival swabs in progressing (P) and non-progressing (NP) OED. We characterised the microbial community in 90 OED samples - 30 swabs from low-grade OED that progressed to cancer (cases) and 60 swabs from low-grade OED that did not progress after a minimum of 5 years of follow up (matched control subjects). There were small but significant differences between P and NP samples in terms of alpha diversity as well as beta diversity in conjunction with other clinical factors such as age and smoking status for both taxa and functional predictions. Across all samples, the most abundant genus was Streptococcus, followed by Haemophilus, Rothia, and Neisseria. Taxa and predicted functions were identified that were significantly differentially abundant with progression status (all Ps and NPs), when samples were grouped broadly by the number of years between sampling and progression or in specific time to progression for Ps only. However, these differentially abundant features were typically present only at low abundances. For example, Campylobacter was present in slightly higher abundance in Ps (1.72%) than NPs (1.41%) and this difference was significant when Ps were grouped by time to progression. Furthermore, several of the significantly differentially abundant functions were linked to the Campylobacteraceae family in Ps and may justify further investigation. Larger cohort studies to further explore the microbiome as a potential biomarker of risk in OED are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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