Exploring the human hair follicle microbiome*
Notice bibliographique
Résumé
Human hair follicles (HFs) carry complex microbial communities that differ from the skin surface microbiota. This likely reflects that the HF epithelium differs from the epidermal barrier in that it provides a moist, less acidic, and relatively ultraviolet light-protected environment, part of which is immune-privileged, thus facilitating microbial survival. Here we review the current understanding of the human HF microbiome and its potential physiological and pathological functions, including in folliculitis, acne vulgaris, hidradenitis suppurativa, alopecia areata and cicatricial alopecias. While reviewing the main human HF bacteria (such as Propionibacteria, Corynebacteria, Staphylococci and Streptococci), viruses, fungi and parasites as human HF microbiome constituents, we advocate a broad view of the HF as an integral part of the human holobiont. Specifically, we explore how the human HF may manage its microbiome via the regulated production of antimicrobial peptides (such as cathelicidin, psoriasin, RNAse7 and dermcidin) by HF keratinocytes, how the microbiome may impact on cytokine and chemokine release from the HF, and examine hair growth-modulatory effects of antibiotics, and ask whether the microbiome affects hair growth in turn. We highlight major open questions and potential novel approaches to the management of hair diseases by targeting the HF microbiome.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».