这项研究通过对26例晚期腺瘤（AA）患者和26例结直肠癌（CRC）患者的粪便样本进行宏基因组测序分析，旨在寻找能区分二者的微生物靶点，探索基于粪便微生物识别CRC的最佳方法。

微生物群落差异：研究发现，AA和CRC患者肠道微生物群落的结构和多样性存在差异。在细菌、真菌、古菌和病毒的属水平上，多种微生物的丰度在两组间表现出不同，如CRC患者中志贺氏菌、曲霉、甲烷短杆菌等丰度有变化。LEfSe分析还筛选出了多个差异微生物标志物，且微生物与KEGG通路的相关性在两组间也有所不同。

预测模型评估：通过构建多种预测模型发现，基于15种关键病毒的随机森林（RF）模型识别CRC和AA的准确率为86.54%，而基于微生物单核苷酸多态性（SNP）的RF模型准确率高达92.31%，SNP受环境因素影响小。这表明微生物SNP在识别CRC方面表现更优，为区分AA和CRC提供了新的潜在方向，但研究存在样本量小等局限。