The triad: respiratory microbiome – virus – immune response in the pathophysiology of pulmonary viral infections
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The longstanding dogma that the healthy lung is sterile has been refuted by recent advances in culture-independent analyses of airway samples. The respiratory microbiome comprises all airway and lung tissue-associated microbes. These micro-organisms occur throughout the upper and lower respiratory tracts, with different populations and distinct burdens at specific sites and can be classified as pathogenic or commensal. AREAS COVERED: The majority of studies investigating the respiratory microbiome have focused on bacteria; however, emerging evidence has revealed the composition of the lung virome, the global viral communities present in the lung tissue. In this review, we searched PubMed and used keywords such as airway microbiome. We restricted outputs to English language and did not limit by any dates. We summarize the up-to-date knowledge on how the microbiome interacts with the host immune system and influences the pathogenesis of pulmonary viral infections. EXPERT OPINION: The relationship between colonizing microbes and the host is complex and various factors need to be considered in order to appreciate its pathophysiological consequences. Understanding these intricate mechanisms of interaction among the respiratory microbiome, viruses and the immune response may lead to the development of better therapies to treat or prevent respiratory viral infections.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».