Drosophila melanogaster as a High-Throughput Model for Host–Microbiota Interactions
Notice bibliographique
Résumé
We agree no model is perfect and that D. melanogaster has its limitations like any other model. We would like to stress that we are not discrediting germ-free mouse models, but that researchers could benefit from supportive in vivo evidence (rather than in vitro) of their hypotheses before embarking down this expensive avenue. The cost and time-consuming nature of germ-free mouse studies requires strong conviction of hypotheses to warrant logical further investigation. The purpose of this perspective article is to bring attention to the under-considered areas of research that D. melanogaster may be a useful model for preliminary investigations. We highlight that the inexpensive and high-throughput D. melanogaster microbiota model can enable investigators to experiment with exploratory research questions such as probiotics, prebiotics, xenobiotics, and diet-genetic interactions before verification in costlier models. D. melanogaster microbiota simplicity also enables researchers to develop predictive models of how polymicrobial interactions affect host physiology before testing in more complex hosts (a common theme in biological animal models which you have alluded to previously). Altogether, we agree that there are limitations to the D. melanogaster model. We have now explicitly pointed out the major shortcomings of this model in the Future Directions and Conclusions section and made reference to review articles addressing these limitations in more detail. We hope this will better inform readers while also abiding to the strict space limitations inherent of perspective articles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».