The lower airway microbiome in paediatric health and chronic disease
Notice bibliographique
Résumé
The advent of next generation sequencing has rapidly challenged the paediatric respiratory physician's understanding of lung microbiology and the role of the lung microbiome in host health and disease. In particular, the role of "microbial key players" in paediatric respiratory disease is yet to be fully explained. Accurate profiling of the lung microbiome in children is challenging since the ability to obtain lower airway samples coupled with processing "low-biomass specimens" are both technically difficult. Many studies provide conflicting results. Early microbiota-host relationships may be predictive of the development of chronic respiratory disease but attempts to correlate lower airway microbiota in premature infants and risk of developing bronchopulmonary dysplasia (BPD) have produced mixed results. There are differences in lung microbiota in asthma and cystic fibrosis (CF). The increased abundance of oral taxa in the lungs may (or may not) promote disease processes in asthma and CF. In CF, correlation between microbiota diversity and respiratory decline is commonly observed. When one considers other pathogens beyond the bacterial kingdom, the contribution and interplay of fungi and viruses within the lung microbiome further increase complexity. Similarly, the interaction between microbial communities in different body sites, such as the gut-lung axis, and the influence of environmental factors, including diet, make the co-existence of host and microbes ever more complicated. Future, multi-omics approaches may help uncover novel microbiome-based biomarkers and therapeutic targets in respiratory disease and explain how we can live in harmony with our microbial companions.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».