Notice bibliographique
Résumé
In vitro gut models provide several advantages over in vivo models for the study of the human gut microbiota. However, because communities developed in these models are inevitably simplified simulations of the in vivo environment, it is necessary to broadly define the differences between in vitro consortia and the communities from which they are derived. In this study we characterized microbial community development in a twin-vessel single-stage chemostat model of the human distal gut ecosystem using both gel (Denaturing Gradient Gel Electrophoresis) and phylogenetic microarray (Human Intestinal Tract Chip) based techniques. Five different sets of twin-vessels were inoculated with feces from three different healthy adult donors and allowed to reach steady state compositions. We found that twin-vessel single-stage chemostats could develop and maintain stable, diverse, and reproducible communities that reach steady state compositions in all five runs by at most 36 days post-inoculation. As noted in other in vitro studies, steady state communities were enriched in Bacteroidetes but not Clostridium cluster XIVa, Bacilli or other Firmicutes relative to the fecal inocula. Communities developed within this model had higher within-run reproducibility than between-run repeatability when using consecutive fecal donations. Both fecal inocula and steady state chemostat communities seeded with feces from different donors had distinct compositions. We conclude that twin-vessel single-stage chemostat models represent a valid simulation of the human distal gut environment and can support complex, representative microbial communities ideal for experimental manipulation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».