An investigation for phylogenetic characterization of human pancreatic cancer microbiome by 16S rDNA sequencing and bioinformatics techniques
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is a significant public health concern, with increasing incidence rates and limited treatment options. Recent studies have highlighted the role of the human microbiome, particularly the gut microbiota, in the development and progression of this disease. Microbial dysbiosis, characterized by alterations in the composition and function of the gut microbiota, has been implicated in pancreatic carcinogenesis through mechanisms involving chronic inflammation, immune dysregulation, and metabolic disturbances. Researchers have identified specific microbial signatures associated with pancreatic cancer, offering potential biomarkers for early detection and prognostication. By leveraging advanced sequencing and bioinformatics tools, scientists have delineated differences in the gut microbiota between pancreatic cancer patients and healthy individuals, providing insights into disease pathogenesis and potential diagnostic strategies. Moreover, the microbiome holds promise as a therapeutic target in pancreatic cancer treatment. Interventions aimed at modulating the microbiome, such as probiotics, prebiotics, and fecal microbiota transplantation, have demonstrated potential in enhancing the efficacy of existing cancer therapies, including chemotherapy and immunotherapy. These approaches can influence immune responses, alter tumor microenvironments, and sensitize tumors to treatment, offering new avenues for improving patient outcomes and overcoming therapeutic resistance. Overall, understanding the complex interplay between the microbiome and pancreatic cancer is crucial for advancing our knowledge of disease mechanisms and identifying innovative therapeutic strategies. Here we report phylogenetic analysis of the 16S rDNA microbial sequences of the pancreatic cancer mice microbiome and corresponding age matched healthy mice microbiome. We successfully identified differentially abundant microbiota in pancreatic cancer.
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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 | 0,001 | 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 ».