Patterns of Early-Life Gut Microbial Colonization during Human Immune Development: An Ecological Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Alterations in gut microbial colonization during early life have been reported in infants that later developed asthma, allergies, type 1 diabetes, as well as in inflammatory bowel disease patients, previous to disease flares. Mechanistic studies in animal models have established that microbial alterations influence disease pathogenesis via changes in immune system maturation. Strong evidence points to the presence of a window of opportunity in early life, during which changes in gut microbial colonization can result in immune dysregulation that predisposes susceptible hosts to disease. Although the ecological patterns of microbial succession in the first year of life have been partly defined in specific human cohorts, the taxonomic and functional features, and diversity thresholds that characterize these microbial alterations are, for the most part, unknown. In this review, we summarize the most important links between the temporal mosaics of gut microbial colonization and the age-dependent immune functions that rely on them. We also highlight the importance of applying ecology theory to design studies that explore the interactions between this complex ecosystem and the host immune system. Focusing research efforts on understanding the importance of temporally-structure patterns of diversity, keystone groups, and inter-kingdom microbial interactions for ecosystem functions has great potential to enable the development of biologically sound interventions aimed at maintaining and/or improving immune system development and preventing disease.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».