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Enregistrement W2954285250 · doi:10.1128/mbio.00839-19

New Insights into the Intrinsic and Extrinsic Factors That Shape the Human Skin Microbiome

2019· article· en· W2954285250 sur OpenAlexaff
Pedro A. Dimitriu, Brandon C. Iker, Kausar Malik, Hilary Leung, William W. Mohn, Greg G. Hillebrand

Notice bibliographique

RevuemBio · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAmway Corporation
Mots-clésMicrobiomeBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have highlighted the importance of body site and individuality in shaping the composition of the human skin microbiome, but we still have a poor understanding of how extrinsic (e.g., lifestyle) and intrinsic (e.g., age) factors influence its composition. We characterized the bacterial microbiomes of North American volunteers at four skin sites and the mouth. We also collected extensive subject metadata and measured several host physiological parameters. Integration of host and microbial features showed that the skin microbiome was predominantly associated with demographic, lifestyle, and physiological factors. Furthermore, we uncovered reproducible associations between chronological age, skin aging, and members of the genus Corynebacterium . Our work provides new understanding of the role of host selection and lifestyle in shaping skin microbiome composition. It also contributes to a more comprehensive appreciation of the factors that drive interindividual skin microbiome variation.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations184
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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