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Enregistrement W2017081734 · doi:10.1017/s1466252312000035

The equine intestinal microbiome

2012· review· en· W2017081734 sur OpenAlexaff
Márcio Costa, J. Scott Weese

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomePhylumBiologyPopulationFirmicutesDiseaseHindgutMetagenomicsHuman Microbiome ProjectGut microbiomeEvolutionary biologyComputational biologyBioinformaticsHuman microbiomeGeneticsMedicineEcologyGenePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The equine intestinal tract contains a complex microbial population (microbiota) that plays an important role in health and disease. Despite the undeniable importance of a 'normal' microbiota, understanding of the composition and function of this population is currently limited. As methods to characterize the microbiota and its genetic makeup (the microbiome) have evolved, the composition and complexity of this population are starting to be revealed. As is befitting a hindgut fermenter, members of the Firmicutes phylum appear to predominate, yet there are significant populations of numerous other phyla. The microbiome appears to be profoundly altered in certain disease states, and better understanding of these alterations may offer hope for novel preventive and therapeutic measures. The development and increasing availability of next generation sequencing and bioinformatics methods offer a revolution in microbiome evaluation and it is likely that significant advances will be made in the near future. Yet, proper use of these methods requires further study of basic aspects such as optimal testing protocols, the relationship of the fecal microbiome to more proximal locations where disease occurs, normal intra- and inter-horse variation, seasonal variation, and similar factors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,557
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,019 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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