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Enregistrement W4409086163 · doi:10.1080/19490976.2025.2481178

Effects of bacteriophages on gut microbiome functionality

2025· review· en· W4409086163 sur OpenAlexafffund
Elena Kurilovich, Naama Geva‐Zatorsky

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBiologyMicrobiomeCommensalismGut microbiomeGut floraImmunityGenomeDiseaseGut bacteriaHuman microbiomeHost (biology)MicrobiologyBacteriaImmunologyImmune systemGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiome, composed of bacteria, fungi, and viruses, plays a crucial role in maintaining the delicate balance of human health. Emerging evidence suggests that microbiome disruptions can have far-reaching implications, ranging from the development of inflammatory diseases and cancer to metabolic disorders. Bacteriophages, or "phages", are viruses that specifically infect bacterial cells, and their interactions with the gut microbiome are receiving increased attention. Despite the recently revived interest in the gut phageome, it is still considered the "dark matter" of the gut, with more than 80% of viral genomes remaining uncharacterized. Today, research is focused on understanding the mechanisms by which phages influence the gut microbiota and their potential applications. Bacteriophages may regulate the relative abundance of bacterial communities, affect bacterial functions in various ways, and modulate mammalian host immunity. This review explores how phages can regulate bacterial functionality, particularly in gut commensals and pathogens, emphasizing their role in gut health and disease.

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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