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Enregistrement W2967739970 · doi:10.15252/emmm.201809872

Gut microbes, ageing & organ function: a chameleon in modern biology?

2019· review· en· W2967739970 sur OpenAlexafffund
Musarrat Maisha Reza, B. Brett Finlay, Sven Pettersson

Notice bibliographique

RevueEMBO Molecular Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational University Health SystemNanyang Technological UniversityCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationLee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAgeingBiologyFunction (biology)Cell biologyComputational biologyPhysiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All species, including humans, are cohabited by a myriad of microbial species, which massively influences body function in a diet-, exercise- and age-dependent manner. The microbiome composition differs between individuals, partly due to the polymorphic immune system, as well as the environment, making the microbe-host interplay unique in each one of us. Ageing is a gradual loss of function in part due to reduced repair mechanisms and accumulation of tissue damage through mechanisms largely unknown. Accumulating evidence suggests that our indigenous microbes, a known major regulator of human physiology, are also connected to regulate the ageing process through signalling pathways and metabolites though the biological mechanisms are unknown. At an ageing meeting in Singapore in 2018, investigators discussed the current understanding of microbe regulation and its impact on healthy ageing. This review summarizes the highlights from the meeting and conveys some of the new ideas that emerged around gut microbes and the biology of ageing. While highly speculative, an idea emerged in which gut microbes constantly respond and evolve to environmental cues, as part of an ageing process, thus serving as a second messenger to support and attenuate organ decline in a diet-, gender- and age-dependent manner.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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