The skin microbiome: impact of modern environments on skin ecology, barrier integrity, and systemic immune programming
Notice bibliographique
Résumé
Skin barrier structure and function is essential to human health. Hitherto unrecognized functions of epidermal keratinocytes show that the skin plays an important role in adapting whole-body physiology to changing environments, including the capacity to produce a wide variety of hormones, neurotransmitters and cytokine that can potentially influence whole-body states, and quite possibly, even emotions. Skin microbiota play an integral role in the maturation and homeostatic regulation of keratinocytes and host immune networks with systemic implications. As our primary interface with the external environment, the biodiversity of skin habitats is heavily influenced by the biodiversity of the ecosystems in which we reside. Thus, factors which alter the establishment and health of the skin microbiome have the potential to predispose to not only cutaneous disease, but also other inflammatory non-communicable diseases (NCDs). Indeed, disturbances of the stratum corneum have been noted in allergic diseases (eczema and food allergy), psoriasis, rosacea, acne vulgaris and with the skin aging process. The built environment, global biodiversity losses and declining nature relatedness are contributing to erosion of diversity at a micro-ecological level, including our own microbial habitats. This emphasises the importance of ecological perspectives in overcoming the factors that drive dysbiosis and the risk of inflammatory diseases across the life course.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».