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Enregistrement W3184068104 · doi:10.1080/19490976.2021.1926842

Resistant starch, microbiome, and precision modulation

2021· review· en· W3184068104 sur OpenAlexafffund
Peter Dobranowski, Alain Stintzi

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesW. Garfield Weston FoundationOntario Ministry of Economic Development and Innovation
Mots-clésMicrobiomeResistant starchBiologyGut microbiomeStarchPhenotypeBiotechnologyComputational biologyBioinformaticsFood scienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resistant starch, microbiome, and precision modulation. Mounting evidence has positioned the gut microbiome as a nexus of health. Modulating its phylogenetic composition and function has become an attractive therapeutic prospect. Resistant starches (granular amylase-resistant α-glycans) are available as physicochemically and morphologically distinguishable products. Attempts to leverage resistant starch as microbiome-modifying interventions in clinical studies have yielded remarkable inter-individual variation. Consequently, their utility as a potential therapy likely depends predominantly on the selected resistant starch and the subject's baseline microbiome. The purpose of this review is to detail i) the heterogeneity of resistant starches, ii) how resistant starch is sequentially degraded and fermented by specialized gut microbes, and iii) how resistant starch interventions yield variable effects on the gut microbiome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations147
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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