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Enregistrement W2402588103 · doi:10.1089/biores.2016.0010

Microbiota and Neurological Disorders: A Gut Feeling

2016· review· en· W2402588103 sur OpenAlexafffund
Walter H. Moos, Douglas V. Faller, David N. Harpp, Iphigenia Kanara, Julie Pernokas, Whitney R. Powers, Kosta Steliou

Notice bibliographique

RevueBioResearch open access · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of AlabamaMcGill UniversityAuburn UniversitySchool of Medicine, Boston UniversityMitoCure
Mots-clésDysbiosisMicrobiomeEpigeneticsHistone deacetylaseBiologyImmune systemHistoneHuman microbiomeGut floraCrosstalkBioinformaticsMedicineImmunologyComputational biologyNeuroscienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past century, noncommunicable diseases have surpassed infectious diseases as the principal cause of sickness and death, worldwide. Trillions of commensal microbes live in and on our body, and constitute the human microbiome. The vast majority of these microorganisms are maternally derived and live in the gut, where they perform functions essential to our health and survival, including: digesting food, activating certain drugs, producing short-chain fatty acids (which help to modulate gene expression by inhibiting the deacetylation of histone proteins), generating anti-inflammatory substances, and playing a fundamental role in the induction, training, and function of our immune system. Among the many roles the microbiome ultimately plays, it mitigates against untoward effects from our exposure to the environment by forming a biotic shield between us and the outside world. The importance of physical activity coupled with a balanced and healthy diet in the maintenance of our well-being has been recognized since antiquity. However, it is only recently that characterization of the host-microbiome intermetabolic and crosstalk pathways has come to the forefront in studying therapeutic design. As reviewed in this report, synthetic biology shows potential in developing microorganisms for correcting pathogenic dysbiosis (gut microbiota-host maladaptation), although this has yet to be proven. However, the development and use of small molecule drugs have a long and successful history in the clinic, with small molecule histone deacetylase inhibitors representing one relevant example already approved to treat cancer and other disorders. Moreover, preclinical research suggests that epigenetic treatment of neurological conditions holds significant promise. With the mouth being an extension of the digestive tract, it presents a readily accessible diagnostic site for the early detection of potential unhealthy pathogens resident in the gut. Taken together, the data outlined herein provide an encouraging roadmap toward important new medicines and companion diagnostic platforms in a wide range of therapeutic indications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations148
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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