Facilitating the Bloom of Intestinal Flora: Observing the Influence of Tetrahydrocannabinol (THC) on Beneficial Bacteria Inhabiting the Intestinal Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Healthy human bodies are inhabited by over 100 trillion bacterial cells. The study of the symbiotic relationship between humans and these unicellular organisms has become of great importance in the medical field. In fact, the pathology of many diseases involves perturbation of the intestinal flora. Tetrahydrocannabinol (THC), the psychotropic ingredient of cannabis, has caught the attention of healthcare researchers given its ability to increase appetite, and reduce nausea and inflammation. THC has also been associated with modulating the effects arising in the endocannabinoid system (ECS), however, its ability to affect bacteria growth has not been studied. This proposed experiment seeks to explore the growth and vitality of beneficial gut microbiota (Lactobacillus acidophilus (LA), Akkermansia muciniphila (AM), Bifidobacterium bifidum (BB), and Streptococcus thermophilus (ST)) upon exposure to THC. Through utilizing an experimental approach, beneficial bacterial cultures will be collected to study the growth of the microorganisms incubated with THC, relative to a positive and negative control. The results of the proposed study could inform future experiments investigating the treatment of a range of diseases with cannabis. The benefits of these treatments could also be extended to improving the daily health of the general population.
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 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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».