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J-GLOBAL ID：202202277109521970   整理番号：22A0777186

多界微生物相分析は,コホート全体の大腸癌の細菌-真菌相互作用およびバイオマーカーを同定する【JST・京大機械翻訳】

Multi-kingdom microbiota analyses identify bacterial-fungal interactions and biomarkers of colorectal cancer across cohorts

著者 (27件)： Liu Ning-Ning (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Jiao Na (National Clinical Research Center for Child Health, the Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, China) ,  Jiao Na (Guangdong Institute of Gastroenterology, Guangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, Department of Colorectal Surgery, the Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Jiao Na (Research Institute, GloriousMed Clinical Laboratory Co., Ltd., Shanghai, China) ,  Tan Jing-Cong (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Wang Ziliang (Clinical Medicine Transformation Center and Office of Academic Research, Shanghai Hospital of Traditional Chinese Medicine Affiliated to Shanghai University of traditional Chinese Medicine, Shanghai, China) ,  Wu Dingfeng (Department of Gastroenterology, The Shanghai Tenth People’s Hospital, Department of Bioinformatics, School of Life Sciences and Technology, Tongji University, Shanghai, China) ,  Wu Dingfeng (Bioinformatics Division, GloriousMed Clinical Laboratory Co., Ltd, Shanghai, China) ,  Wang An-Jun (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Chen Jie (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Tao Liwen (Department of Gastroenterology, The Shanghai Tenth People’s Hospital, Department of Bioinformatics, School of Life Sciences and Technology, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhou Chenfen (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Computational Biology, Bio-Med Big Data Center, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of the Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Fang Wenjie (Shanghai Key Laboratory of Molecular Medical Mycology, Department of Dermatology, Shanghai Changzheng Hospital, Second Military Medical University, Shanghai, China) ,  Cheong Io Hong (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Pan Weihua (Shanghai Key Laboratory of Molecular Medical Mycology, Department of Dermatology, Shanghai Changzheng Hospital, Second Military Medical University, Shanghai, China) ,  Liao Wanqing (Shanghai Key Laboratory of Molecular Medical Mycology, Department of Dermatology, Shanghai Changzheng Hospital, Second Military Medical University, Shanghai, China) ,  Kozlakidis Zisis (Laboratory Services and Biobanking, International Agency for Research on Cancer, World Health Organization, Lyon, France) ,  Heeschen Christopher (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Moore Geromy G. (United States Department of Agriculture, Agricultural Research Service, Southern Regional Research Center, New Orleans, LA, USA) ,  Zhu Lixin (Guangdong Institute of Gastroenterology, Guangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, Department of Colorectal Surgery, the Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Chen Xingdong (State Key Laboratory of Genetic Engineering, Human Phenome Institute and School of Life Sciences, Fudan University, Shanghai, China) ,  Chen Xingdong (Fudan University Taizhou Institute of Health Sciences, Taizhou, China) ,  Zhang Guoqing (Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Computational Biology, Bio-Med Big Data Center, Shanghai Institute of Nutrition and Health, University of the Chinese Academy of Sciences, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  Zhu Ruixin (Research Institute, GloriousMed Clinical Laboratory Co., Ltd., Shanghai, China) ,  Zhu Ruixin (Department of Gastroenterology, The Shanghai Tenth People’s Hospital, Department of Bioinformatics, School of Life Sciences and Technology, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhu Ruixin (Bioinformatics Division, GloriousMed Clinical Laboratory Co., Ltd, Shanghai, China) ,  Wang Hui (State Key Laboratory of Oncogenes and Related Genes, Center for Single-Cell Omics, School of Public Health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China)
資料名： Nature Microbiology  (Nature Microbiology)
巻： 7  号： 2  ページ： 238-250  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4779A  ISSN： 2058-5276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腸ミクロビオームと結腸直腸癌(CRC)の間の関係に関する我々の理解における最近の進歩にもかかわらず,コホートにわたるCRCにおける多結節性腸ミクロビオーム異常症は調査されていない。8つの異なる地理的コホートからの1,368試料のCRCメタゲノムデータセットを用いて,4種の微生物叢変化を調べた。統合分析は,各単一-キング診断モデルに対して20の古細菌,27の細菌,20の真菌および21のウイルス種を同定した。しかし,著者らのデータは,マルチドックマーカー,特に真菌種の添加で構築されたモデルに対する優れた診断精度を明らかにした。特に,11の細菌,4つの真菌および1つの古細菌の特徴を含む16のマルチ-キングマーカーは,CRC(受信者動作特性曲線(AUROC)=0.83)の患者の診断において良い性能を達成し,3つの独立したコホートを通して精度を維持した。生態学的ネットワークの豊度分析は,Talaromyces islandicusとClostridium saccharobutylicumのような細菌と真菌種間の関連を明らかにした。メタゲノムショットガン配列決定データを用いて,微生物機能能の予測力を調べ,D-アミノ酸代謝とブタン酸代謝をCRCで観察した。興味深いことに,機能的卵NOG遺伝子に基づく診断モデルは,高い精度(AUROC=0.86)を達成した。まとめると,著者らの知見は,コホート全体に共通するCRC関連微生物叢を明らかにし,CRC診断ツールとして,またCRCの治療に対する治療標的として,潜在的に,マルチ-キングと機能的マーカーの適用性を実証した。結腸直腸癌患者の腸ミクロビオームにおける細菌,古細菌,真菌およびウイルス種の分析は,交差-喫煙相互作用および疾患のマルチ-キングマーカーを同定した。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  ネットワーク ,  *微生物 ,  *細菌 ,  アミノ酸代謝 ,  遺伝子 ,  喫煙 ,  *真菌類 ,  Clostridium ,  *ミクロフローラ ,  生態学 ,  *母集団 ,  古細菌 ,  結腸腫瘍 ,  直腸腫瘍 ,  *バイオマーカー
準シソーラス用語： 結腸直腸癌 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (9件)： 微生物相 ,  分析 ,  コホート ,  大腸癌 ,  細菌 ,  真菌 ,  相互作用 ,  バイオマーカー ,  同定