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Enregistrement W2691181465 · doi:10.1186/s40168-017-0281-7

How holobionts get sick—toward a unifying scheme of disease

2017· letter· en· W2691181465 sur OpenAlexfundno aff
Silvio Pitlik, Omry Koren

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAzrieli FoundationIsrael Science FoundationInternational Development Research Centre
Mots-clésHolobiontMicrobiomeBiologyMicrobial ecologyCrosstalkEcologyHost (biology)GenomeEvolutionary biologyHuman microbiomeDiseaseComputational biologyBacteriaGeneticsSymbiosisMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All humans, animals, and plants are holobionts. Holobionts comprise the host and a myriad of interacting microorganisms-the microbiota. The hologenome encompasses the genome of the host plus the composite of all microbial genomes (the microbiome). In health, there is a fine-tuned and resilient equilibrium within the members of the microbiota and between them and the host. This relative stability is maintained by a high level of microbial diversity, a delicate bio-geographic distribution of microorganisms, and a sophisticated and intricate molecular crosstalk among the multiple components of the holobiont. Pathobionts are temporarily benign microbes with the potential, under modified ecosystem conditions, to become key players in disease. Pathobionts may be endogenous, living for prolonged periods of time inside or on the host, or exogenous, invading the host during opportunistic situations. In both cases, the end result is the transformation of the beneficial microbiome into a health-perturbing pathobiome. We hypothesize that probably all diseases of holobionts, acute or chronic, infectious or non-infectious, and regional or systemic, are characterized by a perturbation of the healthy microbiome into a diseased pathobiome.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0190,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations89
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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