Thinking bigger: How early‐life environmental exposures shape the gut microbiome and influence the development of asthma and allergic disease
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
Imbalance, or dysbiosis, of the gut microbiome of infants has been linked to an increased risk of asthma and allergic diseases. Most studies to date have provided a wealth of data showing correlations between early-life risk factors for disease and changes in the structure of the gut microbiome that disrupt normal immunoregulation. These studies have typically focused on one specific risk factor, such as mode of delivery or early-life antibiotic use. Such "micro-level" exposures have a considerable impact on affected individuals but not necessarily the whole population. In this review, we place these mechanisms under a larger lens that takes into account the influence of upstream "macro-level" environmental factors such as air pollution and the built environment. While these exposures likely have a smaller impact on the microbiome at an individual level, their ubiquitous nature confers them with a large influence at the population level. We focus on features of the indoor and outdoor human-made environment, their microbiomes and the research challenges inherent in integrating the built environment microbiomes with the early-life gut microbiome. We argue that an exposome perspective integrating internal and external microbiomes with macro-level environmental factors can provide a more comprehensive framework to define how environmental exposures can shape the gut microbiome and influence the development of allergic disease.
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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) | 0,001 | 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