Species‐level characterization of the cervicovaginal microbiota and its role in human papillomavirus‐associated cervical carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The cervicovaginal microbiome may contribute to human papillomavirus (HPV)-associated cervical carcinogenesis, but studies have been limited by low-resolution analysis methods. Using a high-resolution bioinformatics pipeline, we evaluated the relationship of the cervicovaginal microbiome with HPV and cervical intraepithelial neoplasia (CIN). The cervicovaginal microbiome of 186 women was characterized by sequencing 16S rRNA regions (V3-V4 and V5-V6) and annotated with the high-resolution ANCHOR pipeline. Samples were genotyped for HPV using the Roche-Cobas 4800 assay. We fitted logistic regression models using stepwise forward selection to select species (presence/absence) as correlates of CIN1+ and constructed a linear microbiome-based score using the regression coefficients. An HPV-based score was calculated from a separate logistic regression model to detect CIN1+ . Receiver operating characteristic curve analyses were performed; the area under the curve (AUC) and 95% confidence intervals (CI) were compared between scores. Overall, 66.7% of participants were HPV-positive. 77 unique species were identified: 8 using V3-V4, 48 using V5-V6, and 21 shared. Twelve species were retained via stepwise selection. The AUCs for the microbiome-, and HPV-based scores were 0.7656 (95% CI 0.6885-0.8426), and 0.7529 (95% CI 0.6855-0.8204), respectively. Bacterial species may be involved in cervical carcinogenesis as the microbiome- and HPV-based scores performed similarly for CIN1+ detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».