The Effects of Gut Dysbiosis via Bacteriophages and its Role in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is chronic age-dependent neurodegenerative disorder that has both motor and non-motor symptoms.A "multi-hit" hypothesis for PD suggests that a combination of risk factors (i.e., genetic and/or environmental) may lead to the disease.Increasing evidence is suggesting a link between the gut and PD.Phage-936 is a Lactococcal bacteriophage that targets lactic acid bacteria and may be associated with gut microbiome dysbiosis and inflammation.In this thesis, we sought to determine whether the phage-936 virus exacerbates the impact of inflammatory or neurotoxic stimuli (LPS, paraquat).We assessed changes in bacterial population by constructing a microbiome profile for both control and treated groups.Our results showed that L. lactis alone has an impact on the gut microbiome, but no significant changes were observed in neuronal dopaminergic cell counts with the treatments.I would also like to extend my appreciation to Teresa Fortin, our dedicated lab technician.Her expertise in laboratory techniques and willingness to assist at every step of my research have been invaluable.I would like to acknowledge the support of my friends and family who have stood by me throughout this academic journey.Your encouragement and understanding have been a constant source of motivation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».