Gut Microbiome in Inflammatory Bowel Disease and Other Chronic Immune-Mediated Inflammatory Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the description of the normal human gut microbiome in healthy individuals using broad-range polymerase chain reaction, there has been great advancement in the techniques used to conduct microbiome research and applications of this research across health, gastrointestinal diseases, and nongastrointestinal diseases. SUMMARY AND KEY MESSAGES: In inflammatory bowel disease (IBD), studies have reported gut dysbiosis meaning that the microbial composition, diversity, and richness are altered. Persons with IBD harbor on average 25% fewer microbial genes than healthy persons. Reduced diversity has been reported in both the fecal and mucosal microbiome of IBD. Crohn disease and ulcerative colitis are systemic diseases with immunological alterations in both intestinal and circulating compartments. As knowledge about the impact of the gut microbiome on the intestinal and systemic immune response has grown, researchers have begun exploring how the gut microbiome may impact on other systemic conditions. Considering the role of microbes especially on regulatory T cells, it was plausible that the gut microbiome may have a role in other chronic immune-mediated inflammatory diseases. In this review, studies of the gut microbiome in other chronic immune-mediated inflammatory diseases are discussed including how the information can inform our understanding of the gut microbiome in IBD.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».