Linking the Gut Microbial Ecosystem with the Environment: Does Gut Health Depend on Where We Live?
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
Global comparisons reveal a decrease in gut microbiota diversity attributed to Western diets, lifestyle practices such as caesarian section, antibiotic use and formula-feeding of infants, and sanitation of the living environment. While gut microbial diversity is decreasing, the prevalence of chronic inflammatory diseases such as inflammatory bowel disease, diabetes, obesity, allergies and asthma is on the rise in Westernized societies. Since the immune system development is influenced by microbial components, early microbial colonization may be a key factor in determining disease susceptibility patterns later in life. Evidence indicates that the gut microbiota is vertically transmitted from the mother and this affects offspring immunity. However, the role of the external environment in gut microbiome and immune development is poorly understood. Studies show that growing up in microbe-rich environments, such as traditional farms, can have protective health effects on children. These health-effects may be ablated due to changes in the human lifestyle, diet, living environment and environmental biodiversity as a result of urbanization. Importantly, if early-life exposure to environmental microbes increases gut microbiota diversity by influencing patterns of gut microbial assembly, then soil biodiversity loss due to land-use changes such as urbanization could be a public health threat. Here, we summarize key questions in environmental health research and discuss some of the challenges that have hindered progress toward a better understanding of the role of the environment on gut microbiome development.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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