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Enregistrement W2214717963 · doi:10.1097/coh.0000000000000234

Microbial translocation and microbiome dysbiosis in HIV-associated immune activation

2015· review· en· W2214717963 sur OpenAlexaff
Alexander S. Zevin, Lyle R. McKinnon, Adam Burgener, Nichole R. Klatt

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in HIV and AIDS · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésDysbiosisMicrobiomeImmune systemChromosomal translocationPathogenesisImmunologyBiologyInflammationGastrointestinal tractHuman immunodeficiency virus (HIV)MicrobiologyBioinformaticsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This article describes the mechanisms and consequences of both microbial translocation and microbial dysbiosis in HIV infection. RECENT FINDINGS: Microbes in HIV are likely playing a large role in contributing to HIV pathogenesis, morbidities and mortality. Two major disruptions to microbial systems in HIV infection include microbial translocation and microbiome dysbiosis. Microbial translocation occurs when the bacteria (or bacterial products) that should be in the lumen of the intestine translocate across the tight epithelial barrier into systemic circulation, where they contribute to inflammation and pathogenesis. This is associated with poorer health outcomes in HIV-infected individuals. In addition, microbial populations in the gastrointestinal tract are also altered after HIV infection, resulting in microbiome dysbiosis, which further exacerbates microbial translocation, epithelial barrier disruption, inflammation and mucosal immune functioning. SUMMARY: Altered microbial regulation in HIV infection can lead to poor health outcomes, and understanding the mechanisms underlying microbial dysbiosis and translocation may result in novel pathways for therapeutic interventions.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations263
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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