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Enregistrement W4361011433 · doi:10.3389/fcimb.2023.1188092

Editorial: Interplay between gut microbiota and the immune system in liver surgery and liver diseases

2023· editorial· en· W4361011433 sur OpenAlexaff
Julio Plaza‐Díaz, Luis Fontana, Ana I. Álvarez‐Mercado

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesUniversidad de Granada
Mots-clésImmune systemMicrobiomeGut floraGut microbiomeLiver diseaseImmunologyMedicineBiologyBioinformaticsGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interplay between gut microbiota and the immune system in liver surgery and liver diseases Gut microbiota and liver diseases Microbiota refers to the assemblage of microbes present in the environment (as first defined by Lederberg and McCray (Lederberg and Mccray, 2001).There is no conclusive evidence that individuals, or even different body locations, harbor a "core" set of these microorganisms.In this regard, every person harbors a symbiotic community of microbes in their digestive tract, the gut microbiota.A wide range of factors influence microbiota regulation, including host characteristics, dietary patterns, and environmental and microbiological factors.A dynamic equilibrium exists between the microbiota and the host, in which the former plays a role both locally and remotely in fundamental physiological processes such as inflammation and immunity.The microbes that live in our gut are capable of producing metabolites that protect the host from pathogens, but they can also produce molecules that are detrimental to the host when the relationship between the host and gut microbes is disturbed (a state known as dysbiosis) (Alvarez-Mercado et al., 2023).A wide range of evidence has shown that the gut microbiota plays a dual role in maintaining the health of the host and in the development of diseases such as liver disease (Zheng et al., 2020)."Liver disease" refers to a variety of conditions that impair the ability of the liver to function normally.The progression of liver disease may result in scarring and more serious complications in the future.Nowadays, liver disease is a global burden that causes a tremendous socioeconomic cost (Giuffre et al., 2020).Advanced liver damage can manifest itself in the form of steatosis, fibrosis, and cirrhosis.These lesions can have alcoholic, viral, genetic, and metabolic origins.In fact, the increasing incidence of obesity and diabetes is causing non-alcoholic steatohepatitis to keep rising (Levicǎr et al., 2007).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,026

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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