华西口腔医学杂志2023,Vol.41Issue(2) :208-217.DOI:10.7518/hxkq.2023.2022301

基于微生物组新颖指数构建龋病菌群诊断模型

Construction of a caries diagnosis model based on microbiome novelty score

孙雁斐 卢洁 杨加震 刘育含 刘璐 曾飞 牛玉芬 董磊 杨芳
华西口腔医学杂志2023,Vol.41Issue(2) :208-217.DOI:10.7518/hxkq.2023.2022301

基于微生物组新颖指数构建龋病菌群诊断模型

Construction of a caries diagnosis model based on microbiome novelty score

孙雁斐 1卢洁 2杨加震 3刘育含 4刘璐 5曾飞 6牛玉芬 7董磊 7杨芳1
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作者信息

  • 1. 青岛大学口腔医学院,青岛 266003;青岛市市立医院口腔医学中心儿童口腔科,青岛 266071
  • 2. 浦江口腔医院口腔内科,金华 322299
  • 3. 青岛市口腔医院儿童口腔科,青岛 266000
  • 4. 青岛市口腔医院中心实验室,青岛 266000
  • 5. 中国科学院青岛生物能源与过程研究所,青岛 266101
  • 6. 济宁医学院附属医院口腔内科,济宁 272000
  • 7. 青岛市市立医院口腔医学中心儿童口腔科,青岛 266071;大连医科大学口腔医学院,大连 116044
  • 折叠

摘要

目的 探讨基于口腔菌群16S核糖体RNA(rRNA)数据的龋病菌群分析与诊断模型的构建及优化.方法 检索NCBI、MG-RAST、EMBL-EBI、QIITA等微生物组公开数据库,收集全球范围内人类口腔微生物组的相关研究中所涉及的微生物组数据.通过口腔微生物组搜索引擎(MSE)将龋病测试数据集中的样本(1703例)与健康样本(20540例)进行比对,得到微生物组新颖指数(MNS)并基于该指数构建龋病诊断模型.最后使用非参数多元方差分析比较不同宿主因素对口腔菌群MNS的影响大小,通过控制相关因素优化模型,并利用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型效果.结果 1)相比于健康样本,龋病样本的微生物多样性降低且菌群结构变异增大;2)ROC曲线对龋病测试数据集进行评估,计算ROC曲线下面积(AUC)为0.67;3)分析表明龋病状态、国家、年龄、龋失补指数(DMFT)及取样位点这5类宿主因素对微生物组MNS有显著影响(P=0.001);4)控制相关宿主因素后的优化诊断模型在中国儿童高龋、中龋、低龋以及混合牙菌斑样本数据集AUC达到0.87、0.74、0.74和0.75.结论 基于口腔菌群龋病数据分析构建的龋病诊断模型具有良好的诊断效能.

关键词

口腔菌群/大数据/龋病/高通量测序/微生物组

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基金项目

国家自然科学基金(81670979)

国家自然科学基金(31300424)

出版年

2023
华西口腔医学杂志
四川大学

华西口腔医学杂志

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.336
ISSN:1000-1182
参考文献量3
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