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Enregistrement W4402005873 · doi:10.1038/s41522-024-00545-1

Spaceflight alters host-gut microbiota interactions

2024· article· en· W4402005873 sur OpenAlexaff
Emmanuel González, Michael Lee, Braden Tierney, Natalie Lipieta, Pamela Flores, M. Mishra, Laura Beckett, Alexei V. Finkelstein, Angela Mo, Patti Walton, Fathi Karouia, Richard D. Barker, Rick J. Jansen, Stefan J. Green, Silvio Weging, Julia M. Kelliher, Nitin K. Singh, Daniela Bezdan, J. Galazska, Nicholas J. B. Brereton

Notice bibliographique

Revuenpj Biofilms and Microbiomes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesScience Mission DirectorateUniversity College DublinBiological and Physical Sciences DivisionNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSpaceflightMicrobiomeBiologyDysbiosisGut floraHost (biology)ButyrateBacteriaMicrobiologyGeneticsImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ISS rodent habitat has provided crucial insights into the impact of spaceflight on mammals, inducing symptoms characteristic of liver disease, insulin resistance, osteopenia, and myopathy. Although these physiological responses can involve the microbiome on Earth, host-microbiota interactions during spaceflight are still being elucidated. We explore murine gut microbiota and host gene expression in the colon and liver after 29 and 56 days of spaceflight using multiomics. Metagenomics revealed significant changes in 44 microbiome species, including relative reductions in bile acid and butyrate metabolising bacteria like Extibacter muris and Dysosmobacter welbionis. Functional prediction indicate over-representation of fatty acid and bile acid metabolism, extracellular matrix interactions, and antibiotic resistance genes. Host gene expression described corresponding changes to bile acid and energy metabolism, and immune suppression. These changes imply that interactions at the host-gut microbiome interface contribute to spaceflight pathology and that these interactions might critically influence human health and long-duration spaceflight feasibility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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