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Enregistrement W4402573492 · doi:10.1080/19490976.2024.2399360

Effect of diet on the gut mycobiome and potential implications in inflammatory bowel disease

2024· review· en· W4402573492 sur OpenAlexaff
J Buttar, Elizaveta Kon, Amy Huei‐Yi Lee, Gurpreet Kaur, Genelle Lunken

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyInflammatory bowel diseaseDiseaseGut floraIrritable bowel syndromeFood scienceBiotechnologyImmunologyInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiome is a complex, unique entity implicated in the prevention, pathogenesis, and progression of common gastrointestinal diseases. While largely dominated by bacterial populations, advanced sequencing techniques have identified co-inhabiting fungal communities, collectively referred to as the mycobiome. Early studies identified that gut inflammation is associated with altered microbial composition, known as gut dysbiosis. Altered microbial profiles are implicated in various pathological diseases, such as inflammatory bowel disease (IBD), though their role as a cause or consequence of systemic inflammation remains the subject of ongoing research. Diet plays a crucial role in the prevention and management of various diseases and is considered to be an essential regulator of systemic inflammation. This review compiles current literature on the impact of dietary modulation on the mycobiome, showing that dietary changes can alter the fungal architecture of the gut. Further research is required to understand the impact of diet on gut fungi, including the metabolic pathways and enzymes involved in fungal fermentation. Additionally, investigating whether dietary modulation of the gut mycobiome could be utilized as a therapy in IBD is essential.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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