这项研究通过收集124例中分化和123例低分化结直肠癌患者的粪便样本，对其细菌16SrRNAV1-V4区域测序分析，构建预测模型，旨在筛选低分化结直肠癌的特征肠道菌群。

菌群差异及功能预测：研究发现，中分化和低分化结直肠癌患者粪便菌群的alpha多样性无显著差异。在属水平上，两组优势菌部分相同，但也存在差异，如低分化组中双歧杆菌等丰度较高，中分化组中巨单胞菌等丰度较高。功能预测显示，两组不同细菌在碳水化合物和氨基酸转运代谢等24条途径中富集。

预测模型构建及意义：通过六种机器学习模型构建预测模型，随机森林（RF）模型预测准确率最高，达到100%，模型中伪枝杆菌、巨单胞菌和双歧杆菌的变量重要性最大。该研究表明结直肠癌的病理分化程度与肠道菌群相关，肠道细菌可作为预测低分化结直肠癌的生物标志物，但研究存在样本量不足等局限。