Reciprocity in Microbiome and Immune System Interactions and its Implications in Disease and Health
Notice bibliographique
Résumé
Adaptation of the whole microbial normal flora residing in a host to its natural habitat over an evolutionary peroid has resulted in peaceful coexistence with mutual benefits for both microbiota and host in steady state. This symbiotic relationship between host and microbiota has a significant impact on shaping the immune response in the host to achieve an immune tolerance to microbiota but retaining the ability to respond to invading pathogens. Perturbation of this balance by manipulation of microbial communities in the host can lead to immune dysregulation and susceptibility to diseases. By studying the host in the absence of microbiota or with alteration of microbiota the complexity of microbial impact on the immune system can be resolved. Conversely, the study of microbiota in the absence of immune system factors can show how the immune system contributes to preservation of the host-microbiota balance. The absence of molecules involved in innate or adaptive immunity in knockout models can perturb the balance between host and microbiota further adding to more immune dysregulation. A better understanding of Microbiome-immune system interaction provides a new opportunity to identify biomarkers and drug targets. This will allow the development of new therapeutic agents for modulating the immune system to improve health with little or no toxicity. The study of interplay between host and microbiota has a promising role in the design of therapeutic interventions for immunopathological diseases arising from imbalanced host and microbiota interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».