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Enregistrement W2946806251 · doi:10.1101/646620

Age-dependent sexual dimorphism in the adult human gut microbiota

2019· preprint· en· W2946806251 sur OpenAlexfundno aff
Xiuying Zhang, Huanzi Zhong, Yufeng Li, Zhun Shi, Zhe Zhang, Xianghai Zhou, Huahui Ren, Shanmei Tang, Xueyao Han, Yuxiang Lin, Dan Wang, Fangming Yang, Chao Fang, Zuodi Fu, Lianying Wang, Shida Zhu, Yong Hou, Xun Xu, Huanming Yang, Jian Wang, Karsten Kristiansen, Junhua Li, Linong Ji

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaPeking UniversityUniversity of TorontoPeking University People's HospitalGovernment of Jiangxi ProvinceBroad Institute
Mots-clésSexual dimorphismGut floraBiologyMicrobiomePopulationDemographyGut microbiomeSex characteristicsPhysiologyZoologyImmunologyBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A decade of studies has established the importance of the gut microbiome in human health. In spite of sex differences in the physiology, lifespan, and prevalence of many age-associated diseases, sex and age disparities in the gut microbiota have been little studied. Here we show age-related sex differences in the adult gut microbial composition and functionality in two community-based cohorts from Northern China and the Netherlands. Consistently, women harbour a more diverse and stable microbial community across broad age ranges, whereas men exhibit a more variable gut microbiota strongly correlated with age. Reflecting the sex-biased age-gut microbiota interaction patterns, sex differences observed in younger adults are considerably reduced in the elderly population. Our findings highlight the age- and sex-biased differences in the adult gut microbiota across two ethnic population and emphasize the need for considering age and sex in studies of the human gut microbiota.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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