Making <i>in vitro</i> conditions more reflective of <i>in vivo</i> conditions for research on the teleost gastrointestinal tract
Notice bibliographique
Résumé
To date, the majority of in vitro or ex vivo fish gastrointestinal research has been conducted under unrealistic conditions. In a living fish, ionic conditions, as well as levels of ammonia, pH, HCO3- and PCO2 differ considerably between the different regions of the gastrointestinal tract. These factors also differ from those of the saline often used in gut research. Furthermore, the oxygen gradient from the serosa to the gut lumen is rarely considered: in contrast to the serosa, the lumen is a hypoxic/anoxic environment. In addition, the gut microbiome plays a significant role in gut physiology, increasing the complexity of the in vivo gut, but replicating the microbial community for in vitro studies is exceptionally difficult. However, there are ways in which we can begin to overcome these challenges. Firstly, the luminal chemistry and PO2 in each gut compartment must be carefully considered. Secondly, although microbiological culture techniques are improving, we must learn how to maintain the microbiome diversity seen in vivo. Finally, for ex vivo studies, developing mucosal (luminal) solutions that more closely mimic the in vivo conditions will better replicate physiological processes. Within the field of mammalian gut physiology, great advances in 'gut-on-chip' devices are providing the tools to better replicate in vivo conditions; adopting and adapting this technology may assist in fish gut research initiatives. This Commentary aims to make fish gut physiologists aware of the various issues in replicating the in vivo conditions and identifies solutions as well as those areas that require further improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».