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Enregistrement W4388972016 · doi:10.1038/s41598-023-47723-3

Gut microbial signatures are associated with Lynch syndrome (LS) and cancer history in Druze communities in Israel

2023· article· en· W4388972016 sur OpenAlexafffund
Rawi Naddaf, Shaqed Carasso, Gili Reznick-Levi, Erez Hasnis, Amalfi Qarawani, Itay Maza, Tal Gefen, Elizabeth Half, Naama Geva‐Zatorsky

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesEuropean CommissionApplebaum FoundationSeerave FoundationCanadian Institute for Advanced ResearchIsrael Cancer Research Fund
Mots-clésColorectal cancerMicrobiomeLynch syndromeCancerBiologyGeneticsMutationGut microbiomeBioinformaticsGeneDNA mismatch repair

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lynch syndrome (LS) is a hereditary cancer syndrome caused by autosomal dominant mutations, with high probability of early onset for several cancers, mainly colorectal cancer (CRC). The gut microbiome was shown to be influenced by host genetics and to be altered during cancer development. Therefore, we aimed to determine alterations in gut microbiome compositions of LS patients with and without cancer. We performed fecal microbiome analyses on samples of LS and non-LS members from the Druze ethnoreligious community in Israel, based on both their LS mutation and their cancer history. Our analysis revealed specific bacterial operational taxonomic units (OTUs) overrepresented in LS individuals as well as bacterial OTUs differentiating between the LS individuals with a history of cancer. The identified OTUs align with previous studies either correlating them to pro-inflammatory functions, which can predispose to cancer, or to the cancer itself, and as such, these bacteria can be considered as future therapeutic targets.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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