Gut Microbiome Standardization in Control and Experimental Mice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mouse models are used extensively to study human health and to investigate the mechanisms underlying human disease. In the past, most animal studies were performed without taking into consideration the impact of the microbiota. However, the microbiota that colonizes all body surfaces, including the gastrointestinal tract, respiratory tract, genitourinary tract, and skin, heavily impacts nearly every aspect of host physiology. When performing studies utilizing mouse models it is critical to understand that the microbiome is heavily impacted by environmental factors, including (but not limited to) food, bedding, caging, and temperature. In addition, stochastic changes in the microbiota can occur over time that also play a role in shaping microbial composition. These factors lead to massive variability in the composition of the microbiota between animal facilities and research institutions, and even within a single facility. Lack of experimental reproducibility between research groups has highlighted the necessity for rigorously controlled experimental designs in order to standardize the microbiota between control and experimental animals. Well controlled experiments are mandatory in order to reduce variability and allow correct interpretation of experimental results, not just of host-microbiome studies but of all mouse models of human disease. The protocols presented are aimed to design experiments that control the microbiota composition between different genetic strains of experimental mice within an animal unit. © 2017 by John Wiley & Sons, Inc.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle