Microbe Interactions within the Skin Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
The skin is the largest human organ and is responsible for many important functions, such as temperature regulation, water transport, and protection from external insults. It is colonized by several microorganisms that interact with each other and with the host, shaping the microbial structure and community dynamics. Through these interactions, the skin microbiota can inhibit pathogens through several mechanisms such as the production of bacteriocins, proteases, phenol soluble modulins (PSMs), and fermentation. Furthermore, these commensals can produce molecules with antivirulence activity, reducing the potential of these pathogens to adhere to and invade human tissues. Microorganisms of the skin microbiota are also able to sense molecules from the environment and shape their behavior in response to these signals through the modulation of gene expression. Additionally, microbiota-derived compounds can affect pathogen gene expression, including the expression of virulence determinants. Although most studies related to microbial interactions in the skin have been directed towards elucidating competition mechanisms, microorganisms can also use the products of other species to their benefit. In this review, we will discuss several mechanisms through which microorganisms interact in the skin and the biotechnological applications of products originating from the skin microbiota that have already been reported in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».