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Enregistrement W4414111578 · doi:10.1016/j.celrep.2025.116245

Integrative analysis of taste genetics and the dental plaque microbiome in early childhood caries

2025· article· en· W4414111578 sur OpenAlexafffund
Mohd Wasif Khan, Vivianne Cruz de Jesus, Betty-Anne Mittermuller, Robert J. Schroth, Pingzhao Hu, Prashen Chelikani

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchManitoba Centre for Health Policy, University of ManitobaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Manitoba
Mots-clésEarly childhood cariesStreptococcus mutansMicrobiomeOral MicrobiomeDental plaqueGenotypeTasteDiseaseBitter taste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. This study investigates the interplay between genetic variants in taste-related genes and the microbiome in ECC. Using a case-control design involving 538 children, we obtained dental plaque microbiome profiles and genetic variants across 55 candidate genes. Including the socioeconomic factor index (SEFI) as one of the confounders, we find a significant association of three taste-gene variants with ECC and microbial diversity. However, there are no specific associations between the variants and cariogenic species. Furthermore, our analysis indicates that Streptococcus mutans is a partial mediator between these genetic variants and ECC outcomes. A combined machine learning model identifies Streptococcus mutans, rural-urban status, a bitter taste receptor variant, Candida dubliniensis, and SEFI as the top ECC-associated factors. Our findings underscore the need for multiomics approaches in ECC risk assessment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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