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Enregistrement W4206199447 · doi:10.1186/s12944-021-01609-3

(Wh)olistic (E)ndocannabinoidome-Microbiome-Axis Modulation through (N)utrition (WHEN) to Curb Obesity and Related Disorders

2022· review· en· W4206199447 sur OpenAlexafffund
Jyoti Sihag, Vincenzo Di Marzo

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecCanadian Nutrition SocietyInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésClinical nutritionMicrobiomeLipidologyClinical chemistryObesityMedicineInternal medicineBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of the endocannabinoidome (eCBome) is evolving gradually with yet to be elucidated functional lipid mediators and receptors. The diet modulates these bioactive lipids and the gut microbiome, both working in an entwined alliance. Mounting evidence suggests that, in different ways and with a certain specialisation, lipid signalling mediators such as N-acylethanolamines (NAEs), 2-monoacylglycerols (2-MAGs), and N-acyl-amino acids (NAAs), along with endocannabinoids (eCBs), can modulate physiological mechanisms underpinning appetite, food intake, macronutrient metabolism, pain sensation, blood pressure, mood, cognition, and immunity. This knowledge has been primarily utilised in pharmacology and medicine to develop many drugs targeting the fine and specific molecular pathways orchestrating eCB and eCBome activity. Conversely, the contribution of dietary NAEs, 2-MAGs and eCBs to the biological functions of these molecules has been little studied. In this review, we discuss the importance of (Wh) olistic (E)ndocannabinoidome-Microbiome-Axis Modulation through (N) utrition (WHEN), in the management of obesity and related disorders.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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