Microbial sensing in the neonatal pig gut: effect of diet-independent and diet-dependent factors<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable agreement that the gastrointestinal microbiota contributes to the performance and health of the neonate, and this relationship includes an ability of the host animal to “sense” changes in the microbial community. Identifying the mechanisms used by the host to sense microbiota is one approach to developing methods to manipulate the microbiota to improve pig health and performance. Diet-independent microbial products are molecules unique to the microbial community and sensed by host pattern recognition receptors stimulating inflammation. Common among all members of the microbial community, their presence is unaffected by diet, but the nature of the response does depends on factors affecting the microenvironment in which the molecule is detected. Diet-dependent microbial products arise as products of fermentation of dietary components and include short-chain fatty acids, ammonia, phenols, hydrogen sulfide, amines, and many other compounds. A plethora of sensing mechanisms exists that include enzymatic metabolism as well as membrane receptors that have evolved to respond to microbial products (e.g., short-chain fatty acid receptors), or simply cross-react with microbial products. This review focuses on host mechanisms used to sense the intestinal microbiota and attempts to establish practical considerations for neonatal gut health based on current understanding.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».