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Enregistrement W4221096091 · doi:10.1186/s42523-022-00174-z

Hydrogen and formate production and utilisation in the rumen and the human colon

2022· review· en· W4221096091 sur OpenAlexaff
William J. Kelly, Roderick I. Mackie, Graeme T. Attwood, Peter H. Janssen, Tim A. McAllister, Sinead C. Leahy

Notice bibliographique

RevueAnimal Microbiome · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesMinistry for Primary IndustriesNew Zealand Government
Mots-clésRumenFormateProduction (economics)HydrogenHydrogen productionChemistryAnimal scienceFood scienceBiochemistryBiologyFermentationOrganic chemistryEconomicsCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Molecular hydrogen (H2) and formate (HCOO−) are metabolic end products of many primary fermenters in the mammalian gut. Both play a vital role in fermentation where they are electron sinks for individual microbes in an anaerobic environment that lacks external electron acceptors. If H2 and/or formate accumulate within the gut ecosystem, the ability of primary fermenters to regenerate electron carriers may be inhibited and microbial metabolism and growth disrupted. Consequently, H2- and/or formate-consuming microbes such as methanogens and homoacetogens play a key role in maintaining the metabolic efficiency of primary fermenters. There is increasing interest in identifying approaches to manipulate mammalian gut environments for the benefit of the host and the environment. As H2 and formate are important mediators of interspecies interactions, an understanding of their production and utilisation could be a significant entry point for the development of successful interventions. Ruminant methane mitigation approaches are discussed as a model to help understand the fate of H2 and formate in gut systems.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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