Suppressed oncogenic molecules involved in the treatment of colorectal cancer by fecal microbiota transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Dysbiosis of the intestinal microbiota is prevalent among patients with colorectal cancer (CRC). This study aims to explore the anticancer roles of the fecal microbiota in inhibiting the progression of colorectal cancer and possible mechanisms. The intestinal microbial dysbiosis in CRC mice was significantly ameliorated by fecal microbiota transplantation (FMT), as indicated by the restored ACE index and Shannon index. The diameter and number of cancerous foci were significantly decreased in CRC mice treated with FMT, along with the restoration of the intestinal mucosal structure and the lessening of the gland arrangement disorder. Key factors in oxidative stress (TXN1, TXNRD1, and HIF-1α); cell cycle regulators (IGF-1, BIRC5, CDK8, HDAC2, EGFR, and CTSL); and a critical transcription factor of the innate immune signal pathway (IRF5) were among the repressed oncogenic targets engaged in the FMT treatment of CRC. Correlation analysis revealed that their expressions were positively correlated with uncultured_bacterium_o_Mollicutes_RF39, Rikenellaceae_RC9_gut_group, and negatively correlated with Bacillus, Marvinbryantia, Roseburia, Angelakisella, Enterorhabdus, Bacteroides, Muribaculum, and genera of uncultured_bacterium_f_Eggerthellaceae, uncultured_bacterium_f_Xanthobacteraceae, Prevotellaceae_UCG-001, uncultured_bacterium_f_Erysipelotrichaceae, uncul-tured_bacterium_f_Lachnospiraceae, uncultured_bacterium_f_Ruminococcaceae, Eubacterium_coprostanoligenes_group, Ruminococcaceae_UCG-005, and uncultured_bacterium_f_Peptococcaceae. This study provides more evidence for the application of FMT in the clinical treatment of CRC.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».