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Enregistrement W2136647066 · doi:10.1186/s12937-015-0067-3

IgY antibodies in human nutrition for disease prevention

2015· review· en· W2136647066 sur OpenAlexaff
Sandra Müller, Andreas Schubert, J Zajac, Terry Dyck, Christopher Oelkrug

Notice bibliographique

RevueNutrition Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical nutritionAntibodyDiseaseDisease preventionHuman diseaseLipidologyIntensive care medicineImmunologyInternal medicineClinical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral administration of preformed specific antibodies is an attractive approach against infections of the digestive system in humans and animals in times of increasing antibiotic resistances. Previous studies showed a positive effect of egg yolk IgY antibodies on bacterial intoxications in animals and humans. Immunization of chickens with specific antigens offers the possibility to create various forms of antibodies. Research shows that orally applied IgY's isolated from egg yolks can passively cure or prevent diseases of the digestive system. The use of these alternative therapeutic drugs provides further advantages: (1) The production of IgY's is a non-invasive alternative to current methods; (2) The keeping of chickens is inexpensive; (3) The animals are easy to handle; (4) It avoids repetitive bleeding of laboratory animals; (5) It is also very cost effective regarding the high IgY concentration within the egg yolk. Novel targets of these antigen specific antibodies are Helicobacter pylori and also molecules involved in signaling pathways in gastric cancer. Furthermore, also dental caries causing bacteria like Streptococcus mutans or opportunistic Pseudomonas aeruginosa in cystic fibrosis patients are possible targets. Therefore, IgY's included in food for human consumption may be able to prevent or cure human diseases.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations80
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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