Inferring diet, disease and antibiotic resistance from ancient human oral microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between a host and its microbiome is an area of intense study. For the human host, it is known that the various body-site-associated microbiomes impact heavily on health and disease states. For instance, the oral microbiome is a source of various pathogens and potential antibiotic resistance gene pools. The effect of historical changes to the human host and environment to the associated microbiome, however, has been less well explored. In this review, we characterize several historical and prehistoric events which are considered to have impacted the oral environment and therefore the bacterial communities residing within it. The link between evolutionary changes to the oral microbiota and the significant societal and behavioural changes occurring during the pre-Neolithic, Agricultural Revolution, Industrial Revolution and Antibiotic Era is outlined. While previous studies suggest the functional profile of these communities may have shifted over the centuries, there is currently a gap in knowledge that needs to be filled. Biomolecular archaeological evidence of innate antimicrobial resistance within the oral microbiome shows an increase in the abundance of antimicrobial resistance genes since the advent and widespread use of antibiotics in the modern era. Nevertheless, a lack of research into the prevalence and evolution of antimicrobial resistance within the oral microbiome throughout history hinders our ability to combat antimicrobial resistance in the modern era.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».