Using Community Ecology Theory and Computational Microbiome Methods To Study Human Milk as a Biological System
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Human milk is a complex and dynamic biological system that has evolved to optimally nourish and protect human infants. Yet, according to a recent priority-setting review, "our current understanding of human milk composition and its individual components and their functions fails to fully recognize the importance of the chronobiology and systems biology of human milk in the context of milk synthesis, optimal timing and duration of feeding, and period of lactation" (P. Christian et al., Am J Clin Nutr 113:1063-1072, 2021, https://doi.org/10.1093/ajcn/nqab075). We attribute this critical knowledge gap to three major reasons as follows. (i) Studies have typically examined each subsystem of the mother-milk-infant "triad" in isolation and often focus on a single element or component (e.g., maternal lactation physiology or milk microbiome or milk oligosaccharides or infant microbiome or infant gut physiology). This undermines our ability to develop comprehensive representations of the interactions between these elements and study their response to external perturbations. (ii) Multiomics studies are often cross-sectional, presenting a snapshot of milk composition, largely ignoring the temporal variability during lactation. The lack of temporal resolution precludes the characterization and inference of robust interactions between the dynamic subsystems of the triad. (iii) We lack computational methods to represent and decipher the complex ecosystem of the mother-milk-infant triad and its environment. In this review, we advocate for longitudinal multiomics data collection and demonstrate how incorporating knowledge gleaned from microbial community ecology and computational methods developed for microbiome research can serve as an anchor to advance the study of human milk and its many components as a "system within a system."
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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