Future of Probiotics and Prebiotics and the Implications for Early Career Researchers
Notice bibliographique
Résumé
The opportunities in the fields of probiotics and prebiotics to a great degree stem from what we can learn about how they influence the microbiota and interact with the host. We discuss recent insights, cutting-edge technologies and controversial results from the perspective of early career researchers innovating in these areas. This perspective emerged from the 2019 meeting of the International Scientific Association for Probiotics and Prebiotics - Student and Fellows Association (ISAPP-SFA). Probiotic and prebiotic research is being driven by genetic characterization and modification of strains, state-of-the-art in vitro, in vivo and in silico techniques designed to uncover the effects of probiotics and prebiotics on their targets, and metabolomic tools to identify key molecules that mediate benefits on the host. These research tools offer unprecedented insights into the functionality of probiotics and prebiotics in the host ecosystem. Young scientists need to acquire these diverse toolsets, or form inter-connected teams to perform comprehensive experiments and systematic analysis of data. This will be critical to identify microbial structure and co-dependencies at body sites and determine how administered probiotic strains and prebiotic substances influence the host. This and other strategies proposed in this review will pave the way for translating the health benefits observed during research into real-life outcomes. Probiotic strains and prebiotic products can contribute greatly to the amelioration of global issues threatening society. The intent of this article is to provide an early career researcher’s perspective on where the biggest opportunities lie to advance science and impact human health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».