Integrative analysis of taste genetics and the dental plaque microbiome in early childhood caries
Notice bibliographique
Résumé
Summary Early childhood caries (ECC) is a multifactorial disease mainly caused by the oral microbiome; however, it is also influenced by host genetics and environmental factors. The combinatorial analysis of these multiple factors influencing ECC susceptibility requires further research. This study investigated the interplay between genetic variants in taste-related genes and the microbiome in ECC, targeting taste genes because of their role in taste preference and potential interactions with oral fungi and bacteria. Using a case-control design involving 538 children, we obtained dental plaque microbiome profiles and genetic variants across 55 candidate genes through next-generation sequencing. Our association analysis for taste genetics and ECC outcome used the socioeconomic factor index (SEFI) and rural-urban status as confounders. We observed a few taste gene variants associated with ECC and microbial diversity. However, no specific association was observed between the variants and cariogenic species. Furthermore, our analysis indicated that Streptococcus mutans is a partial mediator between these genetic variants and ECC outcomes. Machine learning models integrating microbiome, genetics, and covariates achieved robust ECC vs. caries-free classification (AUROC = 0.96), with Streptococcus mutans, rural-urban status, a bitter taste receptor variant, Candida dubliniensis, and SEFI as the top ECC-associated factors. Our findings highlight the association between host genetics and the oral microbiome, underscoring the need for multiomics approaches in ECC risk assessment. Highlights S. mutans , C. dubliniensis , and taste genetic variants are associated with ECC. Rural-urban status and SEFI score are among the top social markers for ECC prediction. Taste-related genetic factors modulate the composition of dental plaque microbiome.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».