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Enregistrement W2951517287 · doi:10.1126/science.aau6323

Discovery and inhibition of an interspecies gut bacterial pathway for Levodopa metabolism

2019· article· en· W2951517287 sur OpenAlexfundno aff
Vayu Maini Rekdal, Elizabeth N. Bess, Jordan E. Bisanz, Peter J. Turnbaugh, Emily P. Balskus

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteLife Sciences Research FoundationRheumatology Research FoundationNational Science FoundationDamon Runyon Cancer Research FoundationHoward Hughes Medical InstituteBill and Melinda Gates FoundationArthritis FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDavid and Lucile Packard FoundationNational Institutes of HealthKinship Foundation
Mots-clésAromatic L-amino acid decarboxylaseGut floraEnzymeMetabolismDrug metabolismBiochemistryTyramineDecarboxylationPharmacologyMicrobial metabolismMicrobiologyChemistryBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dope on l -dopa metabolism The efficacy of l -dopa treatment for Parkinson's disease is hugely variable between individuals, depending on the composition of their microbiota. l -Dopa is decarboxylated into active dopamine, but if the gut microbiota metabolize l -dopa before it crosses the blood-brain barrier, medication is ineffective. Maini Rekdal et al. found that different species of bacterium are involved in l -dopa metabolism (see the Perspective by O'Neill). Tyrosine decarboxylase (TDC) from Enterococcus faecalis and dopamine dehydroxylase (Dadh) from Eggerthella lenta A2 sequentially metabolized l -dopa into m -tyramine. The microbial l -dopa decarboxylase can be inactivated by ( S )-α-fluoromethyltyrosine (AFMT), which indicates possibilities for developing combinations of Parkinson's drugs to circumvent microbial inactivation. Science , this issue p. eaau6323 ; see also p. 1030

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations741
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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