Into the wild: microbiome transplant studies need broader ecological reality
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbial communities (microbiomes) profoundly shape the ecology and evolution of multicellular life. Interactions between host and microbiome appear to be reciprocal, and ecological theory is now being applied to better understand how hosts and their microbiome influence each other. However, some ecological processes that underlie reciprocal host-microbiome interactions may be obscured by the current convention of highly controlled transplantation experiments. Although these approaches have yielded invaluable insights, there is a need for a broader array of approaches to fully understand host-microbiome reciprocity. Using a directed review, we surveyed the breadth of ecological reality in the current literature on gut microbiome transplants with non-human recipients. For 55 studies, we categorized nine key experimental conditions that impact the ecological reality (EcoReality) of the transplant, including host taxon match and donor environment. Using these categories, we rated the EcoReality of each transplant. Encouragingly, the breadth of EcoReality has increased over time, but some components of EcoReality are still relatively unexplored, including recipient host environment and microbiome state. The conceptual framework we develop here maps the landscape of possible EcoReality to highlight where fundamental ecological processes can be considered in future transplant experiments.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,074 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».