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Enregistrement W1994134830 · doi:10.1002/bies.201400204

Gut microbial metabolism and colon cancer: Can manipulations of the microbiota be useful in the management of gastrointestinal health?

2015· article· en· W1994134830 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBioEssays · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésDysbiosisGut floraBiologyDiseaseImmune systemMicrobial metabolismMicrobiomeGastrointestinal tractAntibioticsBioinformaticsImmunologyMicrobiologyBacteriaGeneticsMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiota is an important component of the human body and its immune-modulating and metabolic activities are critical to maintain good health. Gut microbes, however, are sensitive to changes in diet, exposure to antibiotics, or infections, all of which cause transient disruptions in the microbial composition, a phenomenon known as dysbiosis. It is now recognized that microbial dysbiosis is at the root of many gastrointestinal disorders. However, the mechanisms through which bacterial dysbiosis initiates disease are not fully understood. Microbially-derived metabolites and their role in disease have also attracted significant attention. Identification of cancer-associated bacteria and understanding the contributions of microbial metabolism in health and disease are exciting but challenging areas that will allow defining microbial biomarkers for predicting gastrointestinal disorders. Understanding the complex interactions between gut microbiota, diet, host immune system and host genetics will be critical to developing more personalized therapies and approaches to treat disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle