Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
XW
Xinyue Wu
Author with expertise in Diversity and Function of Gut Microbiome
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(50% Open Access)
Cited by:
260
h-index:
24
/
i10-index:
45
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Gut microbes on the risk of advanced adenomas

Zhuang Jing et al.Jul 18, 2024
Abstract Background More than 90% of colorectal cancer (CRC) arises from advanced adenomas (AA) and gut microbes are closely associated with the initiation and progression of both AA and CRC. Objective To analyze the characteristic microbes in AA. Methods Fecal samples were collected from 92 AA and 184 negative control (NC). Illumina HiSeq X sequencing platform was used for high-throughput sequencing of microbial populations. The sequencing results were annotated and compared with NCBI RefSeq database to find the microbial characteristics of AA. R-vegan package was used to analyze α diversity and β diversity. α diversity included box diagram, and β diversity included Principal Component Analysis (PCA), principal co-ordinates analysis (PCoA), and non-metric multidimensional scaling (NMDS). The AA risk prediction models were constructed based on six kinds of machine learning algorithms. In addition, unsupervised clustering methods were used to classify bacteria and viruses. Finally, the characteristics of bacteria and viruses in different subtypes were analyzed. Results The abundance of Prevotella sp900557255 , Alistipes putredinis , and Megamonas funiformis were higher in AA, while the abundance of Lilyvirus , Felixounavirus , and Drulisvirus were also higher in AA. The Catboost based model for predicting the risk of AA has the highest accuracy (bacteria test set: 87.27%; virus test set: 83.33%). In addition, 4 subtypes (B1V1, B1V2, B2V1, and B2V2) were distinguished based on the abundance of gut bacteria and enteroviruses (EVs). Escherichia coli D , Prevotella sp900557255 , CAG-180 sp000432435 , Phocaeicola plebeiuA , Teseptimavirus , Svunavirus , Felixounavirus , and Jiaodavirus are the characteristic bacteria and viruses of 4 subtypes. The results of Catboost model indicated that the accuracy of prediction improved after incorporating subtypes. The accuracy of discovery sets was 100%, 96.34%, 100%, and 98.46% in 4 subtypes, respectively. Conclusion Prevotella sp900557255 and Felixounavirus have high value in early warning of AA. As promising non-invasive biomarkers, gut microbes can become potential diagnostic targets for AA, and the accuracy of predicting AA can be improved by typing.
0
Citation1
0
Save
0

Fecal occult blood affects intestinal microbial community structure in colorectal cancer

Guodong Wu et al.Jan 20, 2025
Gut microbes have been used to predict CRC risk. Fecal occult blood test (FOBT) has been recommended for population screening of CRC. To analyze the effects of fecal occult blood test (FOBT) on gut microbes. Fecal samples from 107 healthy individuals (FOBT-negative) and 111 CRC patients (39 FOBT-negative and 72 FOBT-positive) were included for 16 S ribosomal RNA sequencing. Based on the results of different FOBT, the community structure and diversity of intestinal bacteria in healthy individuals and CRC patients were analyzed. Characteristic gut bacteria were screened, and various machine learning algorithms were applied to construct CRC risk prediction models. The gut microbiota of healthy people and CRC patients with different fecal occult blood were mapped. There was no statistical difference in diversity between CRC patients with negative FOBT and positive FOBT. Bacteroides, Blautia and Escherichia-Shigella were more correlated to healthy individuals, while Streptococcus showed higher correlation with CRC patients with negative FOBT. The accuracy of CRC risk prediction model based on the support vector machines (SVM) algorithm was the highest (89.71%). Subsequently, FOBT was included as a characteristic element in the model construction, and the prediction accuracy of the model was all increased. Similarly, the CRC risk prediction model based on SVM algorithm had the highest accuracy (92%). FOB affects the community composition of gut microbes. When predicting CRC risk based on gut microbiome, considering the influence of FOBT is expected to improve the accuracy of CRC risk prediction.
0

[Research on bitter taste and efficacy of Ginkgo biloba extract based on UPLC-Q-TOF-MS~E integrated with molecular docking].

Guang Ge et al.Jul 1, 2024
Based on high performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight tandem mass spectrometry(UPLC-Q-TOF-MS~E) and molecular docking technique, bitter compounds of Ginkgo biloba extract(GBE) were characterized, and their relationship with bitter efficacy was investigated. Firstly, UPLC-Q-TOF-MS~E was used for qualitative analysis of GBE components, and 60 chemical components were identified. These chemical components were molecular-docked with bitter receptors, and 26 bitter substances were selected, mainly flavonoids. Secondly, sensory and electronic tongue bitterness evaluation techniques were used to verify that total flavones of GBE were the main bitter substances, which was consistent with the molecular docking results. Finally, network pharmacology was used to predict and analyze bitter substances. The relationship between the target of bitter substance and bitter effect was explored. The key targets of bitter substances are CYP2B6, ALOX15, and PTGS2, etc., and bitter substances may exert a bitter efficacy by ac-ting on related disease targets, indicating that bitter substances of GBE are the material basis of the bitter effect. In summary, the study indicated that the molecular docking technique had a guiding effect on the screening of bitter substances in traditianal Chinese medicine(TCM), and bitter substances of GBE had a bitter efficacy. It provides ideas and references for the study of the "taste-efficacy relationship" of TCM in the future.
0

Gut microbial subtypes and clinicopathological value for colorectal cancer

Shuwen Han et al.Sep 1, 2024
Abstract Background Gut bacteria are related to colorectal cancer (CRC) and its clinicopathologic characteristics. Objective To develop gut bacterial subtypes and explore potential microbial targets for CRC. Methods Stool samples from 914 volunteers (376 CRCs, 363 advanced adenomas, and 175 normal controls) were included for 16S rRNA sequencing. Unsupervised learning was used to generate gut microbial subtypes. Gut bacterial community composition and clustering effects were plotted. Differences of gut bacterial abundance were analyzed. Then, the association of CRC‐associated bacteria with subtypes and the association of gut bacteria with clinical information were assessed. The CatBoost models based on gut differential bacteria were constructed to identify the diseases including CRC and advanced adenoma (AA). Results Four gut microbial subtypes (A, B, C, D) were finally obtained via unsupervised learning. The characteristic bacteria of each subtype were Escherichia‐Shigella in subtype A, Streptococcus in subtype B, Blautia in subtype C, and Bacteroides in subtype D. Clinical information (e.g., free fatty acids and total cholesterol) and CRC pathological information (e.g., tumor depth) varied among gut microbial subtypes. Bacilli , Lactobacillales , etc., were positively correlated with subtype B. Positive correlation of Blautia , Lachnospiraceae , etc., with subtype C and negative correlation of Coriobacteriia , Coriobacteriales , etc., with subtype D were found. Finally, the predictive ability of CatBoost models for CRC identification was improved based on gut microbial subtypes. Conclusion Gut microbial subtypes provide characteristic gut bacteria and are expected to contribute to the diagnosis of CRC.