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Enregistrement W3094545640 · doi:10.1126/scitranslmed.aba0624

Aryl hydrocarbon receptor ligand production by the gut microbiota is decreased in celiac disease leading to intestinal inflammation

2020· article· en· W3094545640 sur OpenAlexafffund
Bruno Lamas, Leticia Hernández-Galán, Heather J. Galipeau, Marco Constante, Alexandra Clarizio, Jennifer Jury, Natália Martins Breyner, Alberto Caminero, Gaston Rueda, Christina L. Hayes, Justin L. McCarville, Miriam Bermudez Brito, Julien Planchais, Nathalie Rolhion, Joseph A. Murray, Philippe Langella, Linda M. P. Loonen, Jerry M. Wells, Přemysl Berčík, Harry Sokol, Elena F. Verdú

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicroscopic Colitis
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, DavisCrohn's and Colitis CanadaAgence Nationale de la RechercheJoint Programming Initiative A healthy diet for a healthy lifeMcMaster University
Mots-clésAryl hydrocarbon receptorGut floraLactobacillus reuteriImmunologyIntestinal permeabilityNodBiologyEndocrinologyLactobacillusBiochemistryTranscription factorGeneDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, or pharmacological stimulation using 6-formylindolo (3,2-b) carbazole (Ficz) decreased immunopathology in NOD/DQ8 mice exposed to gluten. We then determined AhR ligand production by the fecal microbiota and AhR activation in patients with active celiac disease compared to nonceliac control individuals. Patients with active celiac disease demonstrated reduced AhR ligand production and lower intestinal AhR pathway activation. These results highlight gut microbiota-dependent modulation of the AhR pathway in celiac disease and suggest a new therapeutic strategy for treating this disorder.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations169
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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