主要观点总结
本研究利用多组学方法（包括微生物组、代谢组、转录组和单细胞RNA测序）揭示了结直肠癌中肠道微生物群和肿瘤免疫状态的决定因素。研究发现CRC患者的肠道微生物多样性和组成发生了明显改变，并开发了使用28种生物标志物的机器学习模型用于检测CRC。研究还确定了肠道微生物群在肿瘤免疫中的潜在作用，并揭示了特定的代谢物在肠道微生物群与宿主肿瘤免疫状态之间的通信中的关键作用。此外，从CRC患者移植的肠道微生物群影响了CRC对免疫治疗的反应。这些发现为理解肠道微生物群如何影响肿瘤免疫提供了重要依据。
关键观点总结
关键观点1: 研究采用了多组学方法，包括微生物组、代谢组、转录组和单细胞测序，综合分析结直肠癌中的肠道微生物群和肿瘤免疫状态。
研究发现CRC患者的肠道微生物多样性和组成与健康对照组相比存在显著差异。
关键观点2: 研究开发了高准确性和临床适用性的机器学习模型，用于检测CRC，使用了28种生物标志物。
研究发现特定的代谢物在肠道微生物群与宿主肿瘤免疫状态之间起着关键作用。
关键观点3: 研究揭示了肠道微生物群在肿瘤免疫中的潜在作用，并指出代谢物是肠道微生物群与宿主肿瘤免疫状态之间的通信介质。
研究还发现从CRC患者移植的肠道微生物群影响了CRC对免疫治疗的反应。
文章预览
多组学方法揭秘结直肠癌中肠道微生物群和肿瘤免疫状态的决定因素 Pharmacological Research (IF9.3; Q1) 概况： 本研究中， 分析了包括微生物组、代谢组、转录组和CRC患者单细胞RNA测序在内的多组学大规模数据集 ，通过生物信息学方法进行单独和综合分析。进一步再用人类微生物群重新定植的小鼠中检查了这些发现的临床相关性。发现，与健康对照组相比，CRC患者具有独特的微生物群组成。 研究开发了一种使用28种生物标志物的机器学习模型，用于检测CRC，该模型具有高准确性和临床适用性。 确定了属和特征基因之间的多个显著相关性，表明肠道微生物群在肿瘤免疫中的潜在作用。进一步的分析表明，特定的代谢物在这些属和肿瘤免疫之间起着关键作用。 此外，从CRC患者移植的肠道微生物群影响了CRC对免疫治疗的反应。这些表型与肠道微生物群
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