The Upper Airway Microbiota, Environmental Exposures, Inflammation, and Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Along with playing vital roles in pathogen exclusion and immune system priming, the upper airways (UAs) and their microbiota are essential for myriad physiological functions such as conditioning and transferring inhaled air. Dysbiosis, a microbial imbalance, is linked with various diseases and significantly impedes the quality of one's life. Daily inhaled exposures and/or underlying conditions contribute to adverse changes to the UA microbiota. Such variations in the microbial community exacerbate UA and pulmonary disorders via modulating inflammatory and immune pathways. Hence, exploring the UA microbiota's role in maintaining homeostasis is imperative. The microbial composition and subsequent relationship with airborne exposures, inflammation, and disease are crucial for strategizing innovating UA diagnostics and therapeutics. The development of a healthy UA microbiota early in life contributes to normal respiratory development and function in the succeeding years. Although different UA cavities present a unique microbial profile, geriatrics have similar microbes across their UAs. This lost community segregation may contribute to inflammation and disease, as it stimulates disadvantageous microbial-microbial and microbial-host interactions. Varying inflammatory profiles are associated with specific microbial compositions, while the same is true for many disease conditions and environmental exposures. A shift in the microbial composition is also detected upon the administration of numerous therapeutics, highlighting other beneficial and adverse side effects. This review examines the role of the UA microbiota in achieving homeostasis, and the impact on the UAs of environmental airborne pollutants, inflammation, and disease.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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