Investigating the oral microbiome in retrospective and prospective cases of prostate, colon, and breast cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The human microbiome has been proposed as a potentially useful biomarker for several cancers. To examine this, we made use of salivary samples from the Atlantic Partnership for Tomorrow's Health (PATH) project and Alberta's Tomorrow Project (ATP). Sample selection was divided into both a retrospective and prospective case control design examining prostate, breast, and colon cancer. In total 89 retrospective and 260 prospective cancer cases were matched to non-cancer controls and saliva samples were sequenced using 16S rRNA gene sequencing. We found no significant differences in alpha diversity. All beta diversity measures were insignificant except for unweighted UniFrac profiles in retrospective breast cancer cases and weighted UniFrac, Bray-Curtis and Robust Atchinson's distances in colon cancer after testing with age and sex adjusted MiRKAT models. Differential abundance (DA) analysis showed several taxa that were associated with previous cancer in all three groupings. Only one genus (Clostridia UCG-014) in breast cancer and one ASV (Fusobacterium periodonticum) in colon cancer was identified by more than one DA tool. In prospective cases three ASVs were associated with colon cancer, one ASV with breast cancer, and one ASV with prostate cancer. Random Forest classification showed low levels of signal in both study designs in breast and prostate cancer. Contrastingly, colon cancer did show signal in our retrospective analysis (AUC: 0.737) and in one of two prospective cohorts (AUC: 0.717). Our results indicate that it is unlikely that reliable microbial oral biomarkers for breast and prostate cancer exist.. However, further research into the oral microbiome and colon cancer could be fruitful.
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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 | 0,001 |
| 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 découle