BACTERIAL MICROBIOTA DYSBIOSIS: A NOVEL APPROACH ELUCIDATING ORAL CANCER
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The oral cavity contains a highly intricate microbial ecosystem that significantly contributes to the host's homeostasis. Emerging evidence suggests a critical role of the oral microbiome dysbiosis in Oral squamous cell carcinoma (OSCC) pathogenesis, with several oral pathogens being key prooncogenic bacteria. Objectives: Investigate the key differentially expressed genes (DEGs) and enriched pathways dysregulated in relation to Fusobacterium nucleatum and Streptococcus gordonii and their correlation with OSCCC using bioinformatics analysis. Material and Methods: Microarray dataset was processed and analyzed to obtain the DEGs in F. nucleatum and S. gordonii infected gingival cells, each compared to the control group. Enrichment pathway analysis of the identified DEGs from both analyses was done followed by their Protein- protein interaction network, identification of the hub genes of each analysis and their correlation with OSCC. Results: A total of 24 DEGs were identified in F. nucleatum infected keratinocytes with The most enriched KEGG terms include cancer pathways, Toll-like receptor signaling pathways and parathyroid hormone synthesis, secretion and action. The hub gene sequence is FOS, EGR1, NR4A2, GADD45B and FN1.Differential analysis of S. gordonii infected keratinocytes resulted in 30 DEGs with the most enriched KEGG terms involving MAPK signaling pathway and multiple cancers. The hub genes are EGR1, FOS, ATF3, MYC and RHOB. FOS and EGR1 were detected in common between the two analyses. These genes are strongly related to carcinogenesis and immune responses. Conclusion: Members of the oral microbiome may actively promote OSCC development and activate the expression of important factors linked to carcinogenesis.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».