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Enregistrement W2966720035 · doi:10.1002/bies.201900002

When Cultures Meet: The Landscape of “Social” Interactions between the Host and Its Indigenous Microbes

2019· review· en· W2966720035 sur OpenAlexafffund
Naama Geva‐Zatorsky, Eran Elinav, Sven Pettersson

Notice bibliographique

RevueBioEssays · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced ResearchHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésHolobiontBiologyMicrobiomeEcologyHost (biology)InterdependenceGeneticsSymbiosisSociologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals exist as biodiverse composite organisms that include microbial residents, eukaryotic cells, and organs that collectively form a human being. Through an interdependent relationship and an inherent ability to transmit and reciprocate stimuli in a bidirectional way, a human body or the holobiont secures growth, health, and reproduction. As such, the survival of a holobiont is dependent on the maintenance of biological order including metabolic homeostasis by tight regulation of the communication between its eukaryotic and prokaryotic residents. In this review an overview and perspective are provided on the bidirectional communication between microbes and their host in mutually nurturing biochemical, biological, and social interconnected relationships between the components of the holobiont. An emphasis is placed on exemplifying microbiome-mediated effects on host functions-aiming to integrate microbiome functionality to host physiology, be it health or disease. Nutrition, immunology, and sexual dimorphism have been traversed extensively to reflect on health and mind states, social interactions, and urbanization defects/effects. Finally, examples of molecular mechanisms potentially orchestrating these complex transkingdom interactions are provided.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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