Additional file 1 of Initial gut microbiota composition is a determining factor in the promotion of colorectal cancer by oral iron supplementation: evidence from a murine model
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1. Supplementary Figure S1. Dietary iron supplementation promotes duodenal tumorigenesis in ApcMin/+mice independently of fecal microbiota transplant origin. Supplementary Figure S2: Representative pictures of the colon of ApcMin/+mice.Supplementary Figure S3: CRC associated gut microbiota differ from healthy control gut microbiota. Supplementary Figure S4: Bray-Curtis distances. Supplementary Figure S5: Beta diversity analysis of FMT-HC and FMT-CRC as a function of the dietary iron and initial gut microbiota composition. Supplementary Figure S6: Alpha-diversity indexes. Supplementary Figure S7: Quantification of B. pseudolongum and R. ilealis in the gut microbiota of FMT-CRC ApcMin/+mice. Supplementary Figure S8: Quantification of SCFA in the colon of FMT-CRC ApcMin/+mice supplemented withA. inops and B. pseudolongum. Supplementary Figure S9: Colonic cytokines levels in FMT-CRC mice. Supplementary Table S1: Demographic, clinical, and perioperative data of patients with colorectal cancer and healthy controls Supplementary Table S2: Erythroid parameters of patients with colorectal cancer. Supplementary Table S3: Primers for real-time PCR. Supplementary Table S4: Significant changes in relative abundances of microbial taxa at the family level.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,864 | 0,129 |
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 ».