Microbial diversity of inflamed and noninflamed gut biopsy tissues in inflammatory bowel disease
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic gastrointestinal condition without any known cause or cure. An imbalance in normal gut biota has been identified as an important factor in the inflammatory process. METHODS: Fifty-eight biopsies from Crohn's disease (CD, n = 10), ulcerative colitis (UC, n = 15), and healthy controls (n = 16) were taken from a population-based case-control study. Automated ribosomal intergenic spacer analysis (ARISA) and terminal restriction fragment length polymorphisms (T-RFLP) were used as molecular tools to investigate the intestinal microbiota in these biopsies. RESULTS: ARISA and T-RFLP data did not allow a high level of clustering based on disease designation. However, if clustering was done based on the inflammation criteria, the majority of biopsies grouped either into inflamed or noninflamed groups. We conducted statistical analyses using incidence-based species richness and diversity as well as the similarity measures. These indices suggested that the noninflamed tissues form an intermediate population between controls and inflamed tissue for both CD and UC. Of particular interest was that species richness increased from control to noninflamed tissue, and then declined in fully inflamed tissue. CONCLUSIONS: We hypothesize that there is a recruitment phase in which potentially pathogenic bacteria colonize tissue, and once the inflammation sets in, a decline in diversity occurs that may be a byproduct of the inflammatory process. Furthermore, we suspect that a better knowledge of the microbial species in the noninflamed tissue, thus before inflammation sets in, holds the clues to the microbial pathogenesis of IBD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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