5‐α reductase inhibition by <i>Epilobioum fleischeri</i> extract modulates facial microbiota structure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Facial skin is a particularly complex environment made of different skin types such as sebaceous (forehead) and dry (cheeks). The skin microbiota composition on different facial sites has not yet been addressed. METHODS: We conducted a 4-week-long, single-centre, randomized and placebo-controlled clinical study involving 23 Caucasian females. We assessed both bacterial composition on five different facial areas and the microbiome modulatory effects resulting from the topical application of a plant extract (Epilobium fleischeri). Skin microbiome samples were collected before and after 4 weeks of product application. Microbiota profiling was performed via 16S rRNA gene sequencing, and relative abundance data were used to calculate differentials via a multinomial regression model. RESULTS: Via 'reference frames', we observed shifts in microbial composition after 4 weeks of twice-daily product application and identify certain microbiota species, which were positively associated with the application of the product containing the Epilobium fleischeri extract. Staphylococcus hominis, Staphylococcus epidermidis, and Micrococcus yunnanensis appeared to be significantly enriched in the final microbiota composition of the active treatment group. CONCLUSION: Facial skin was found to be colonized by an heterogenous microbiota, and the Epilobium fleischeri extract had a modulatory effect on commensal bacteria on the different facial sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».