Antibiotic and Modulation of Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Recently new insights on gut microbiota have revolutionized many concepts of the modern medicine. The alteration of microbiota, which is called dysbiosis, has been associated with an expanding list of diseases and conditions. The development of next-generation sequencing techniques allowed comprehensive analysis of gut microbiota composition without the limitations of classic culture methods. Furthermore, introduction of functional techniques such as metabolomics and proteomics allowed for integrated analysis thus obtaining more robust insights on microbiota functions in health and disease. These tools allow to address the role of factors able to modify the gut microbiota, the so called "microbiota influencers." These data are useful to explain the physiopathology of several disease and thus to identify new potential therapeutic targets. Among microbiota influencers, many studies focused on the impact of antibiotic administration on the gut microbiota, because of their widespread use. Notably, beside the known beneficial effect of antibiotic in treating infectious diseases, these drugs have shown detrimental effects on gut microbiota which, in turn, might have long-term consequences on the host. Finally, therapeutic modulation of gut microbiota, by means of selected antibiotics with eubiotic effects, probiotics and with fecal microbiota transplantation seems of great interest as it might be able to prevent or even revert antibiotic-induced dysbiosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».