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Enregistrement W2950904866 · doi:10.1080/19490976.2018.1494103

Links between environment, diet, and the hunter-gatherer microbiome

2018· article· en· W2950904866 sur OpenAlexaff
Gabriela K. Fragiadakis, Samuel A. Smits, Erica D. Sonnenburg, William Van Treuren, Gregor Reid, Rob Knight, Alphaxard Manjurano, John Changalucha, Maria Gloria Domínguez-Bello, Jeff Leach, Justin L. Sonnenburg

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyMicrobiomeContext (archaeology)EcologyBiodiversityZoologyHuman microbiomeMetagenomicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of traditional populations provides a view of human-associated microbes unperturbed by industrialization, as well as a window into the microbiota that co-evolved with humans. Here we discuss our recent work characterizing the microbiota from the Hadza hunter-gatherers of Tanzania. We found seasonal shifts in bacterial taxa, diversity, and carbohydrate utilization by the microbiota. When compared to the microbiota composition from other populations around the world, the Hadza microbiota shares bacterial families with other traditional societies that are rare or absent from microbiotas of industrialized nations. We present additional observations from the Hadza microbiota and their lifestyle and environment, including microbes detected on hands, water, and animal sources, how the microbiota varies with sex and age, and the short-term effects of introducing agricultural products into the diet. In the context of our previously published findings and of these additional observations, we discuss a path forward for future work.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations170
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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