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Enregistrement W3200717880

Diet affects the composition and diversity of the Mammalian gut microbiota

2021· article· en· W3200717880 sur OpenAlexaff
Grace Chen, Esther Fang, Stephy Mak, Lena Xiong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyOmnivoreGut floraMicrobiomePopulationHerbivoreMetagenomicsGut microbiomeEcologyMicrobial ecologyZoologyBacteriaGeneticsImmunologyPredation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mammalian gut microbiota is colonized by a complex and dynamic population of microbes, and has been shown to play a substantial role in mediating health and disease in individuals. Although the gut microbiome is subjected to a wide variety of host and environmental factors that influence microbial composition, diet is considered as one of the main drivers involved in shaping the gut microbiome structure. The composition of the mammalian gut microbiota has been shown to correlate with the secretion of specialized enzymes used to metabolize distinct substrates across the three main diet categories: carnivory, omnivory, and herbivory. Herbivores have been shown to have the greatest microbial diversity, driven by the need for microbial assemblages to break down recalcitrant plant fibres into usable energy. In this study, we analyzed alpha and beta diversity from a data set composed of 41 mammalian species spanning across 6 orders. We confirm previous results that mammals belonging to different diet types harbour distinctly different gut microbial communities. We also show that certain microbial families are associated with each of the three diet categories through indicator taxonomy analysis. Furthermore, the relationship between the proportion of plants in the diet and the gut microbial composition in omnivores is inconclusive. Collectively, these results allowed us to further our understanding into the effects of diet on the mammalian gut microbiota.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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