Viral Infections, the Microbiome, and Probiotics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Viral infections continue to cause considerable morbidity and mortality around the world. Recent rises in these infections are likely due to complex and multifactorial external drivers, including climate change, the increased mobility of people and goods and rapid demographic change to name but a few. In parallel with these external factors, we are gaining a better understanding of the internal factors associated with viral immunity. Increasingly the gastrointestinal (GI) microbiome has been shown to be a significant player in the host immune system, acting as a key regulator of immunity and host defense mechanisms. An increasing body of evidence indicates that disruption of the homeostasis between the GI microbiome and the host immune system can adversely impact viral immunity. This review aims to shed light on our understanding of how host-microbiota interactions shape the immune system, including early life factors, antibiotic exposure, immunosenescence, diet and inflammatory diseases. We also discuss the evidence base for how host commensal organisms and microbiome therapeutics can impact the prevention and/or treatment of viral infections, such as viral gastroenteritis, viral hepatitis, human immunodeficiency virus (HIV), human papilloma virus (HPV), viral upper respiratory tract infections (URTI), influenza and SARS CoV-2. The interplay between the gastrointestinal microbiome, invasive viruses and host physiology is complex and yet to be fully characterized, but increasingly the evidence shows that the microbiome can have an impact on viral disease outcomes. While the current evidence base is informative, further well designed human clinical trials will be needed to fully understand the array of immunological mechanisms underlying this intricate relationship.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle