Advancing functional and translational microbiome research using meta-omics approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome has emerged as an important factor affecting human health and disease. The recent development of -omics approaches, including phylogenetic marker-based microbiome profiling, shotgun metagenomics, metatranscriptomics, metaproteomics, and metabolomics, has enabled efficient characterization of microbial communities. These techniques can provide strain-level taxonomic resolution of the taxa present in microbiomes, assess the potential functions encoded by the microbial community and quantify the metabolic activities occurring within a complex microbiome. The application of these meta-omics approaches to clinical samples has identified microbial species, metabolic pathways, and metabolites that are associated with the development and treatment of human diseases. These findings have further facilitated microbiome-targeted drug discovery and efforts to improve human health management. Recent in vitro and in vivo investigations have uncovered the presence of extensive drug-microbiome interactions. These interactions have also been shown to be important contributors to the disparate patient responses to treatment that are often observed during disease therapy. Therefore, developing techniques or frameworks that enable rapid screening, detailed evaluation, and accurate prediction of drug/host-microbiome interactions is critically important in the modern era of microbiome research and precision medicine. Here we review the current status of meta-omics techniques, including integrative multi-omics approaches, for characterizing the microbiome's functionality in the context of health and disease. We also summarize and discuss new frameworks for applying meta-omics approaches and microbiome assays to study drug-microbiome interactions. Lastly, we discuss and exemplify strategies for implementing microbiome-based precision medicines using these meta-omics approaches and high throughput microbiome assays.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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