MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2343258574 · doi:10.1080/19490976.2016.1182293

A humanized microbiota mouse model of ovalbumin-induced lung inflammation

2016· article· en· W2343258574 sur OpenAlexafffund
Marie‐Claire Arrieta, Manish Sadarangani, Eric Brown, Shannon Russell, Michael Nimmo, John Mark Dean, Stuart E. Turvey, Edmond S. Chan, B. Brett Finlay

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalVancouver Infectious Diseases CentreCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyImmunologyHumanized mouseVeillonellaGut floraImmune systemAsthmaOvalbuminInflammationHygiene hypothesisBacteriaStreptococcusGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing evidence for a role of early life gut microbiota in later development of asthma in children. In our recent study, children with reduced abundance of the bacterial genera Lachnospira, Veillonella, Faecalibacterium, and Rothia had an increased risk of development of asthma and addition of these bacteria in a humanized mouse model reduced airway inflammation. In this Addendum, we provide additional data on the use of a humanized gut microbiota mouse model to study the development of asthma in children, highlighting the differences in immune development between germ-free mice colonized with human microbes compared to those colonized with mouse gut microbiota. We also demonstrate that there is no association between the composition of the gut microbiota in older children and the diagnosis of asthma, further suggesting the importance of the gut microbiota-immune system axis in the first 3 months of life.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGut MicrobesMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207