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Enregistrement W4411887009 · doi:10.1038/s41467-025-60131-7

Yanomami skin microbiome complexity challenges prevailing concepts of healthy skin

2025· article· en· W4411887009 sur OpenAlexaff
Juliana Durack, Yvette M. Piceno, Hoang Q. Vuong, Brian Fanelli, David A. Good, Nur A. Hasan, Manoj Dadlani, Larry Weiss, Julia Oh, A. Kostic, Thomas L. Dawson, Hortensia Caballero‐Arias, Rita R. Colwell

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoInstituto Venezolano de Investigaciones CientíficasUniversiteit GentUniversity of Southampton
Mots-clésMicrobiomeComputational biologyBiologyData scienceMedicineComputer scienceBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adult skin microbiome typically exhibits low microbial complexity, particularly on sebaceous sites, where lipophilic Cutibacterium and Malassezia spp. predominate. Current understanding of healthy skin microbiome is largely based on western, industrialized populations, with limited representation of diverse cultures and lifestyles. Here, we investigate the skin microbiome of a remote indigenous Yanomami community and reveal a complex microbial ecosystem comprising 115 previously unreported bacterial genomes. The Yanomami skin microbiome includes genera common to western populations alongside diverse environmental taxa that form multiplex interactions with the dominant eukaryote Malassezia globosa. Functional profiling indicates that this microbiome supports skin homeostasis by fortifying barrier integrity through lipid metabolism and acid production and mitigating oxidative stress. Longitudinal monitoring of western expeditioner' skin demonstrates acquisition of the Yanomami microbiome following Amazonian immersion and its subsequent loss upon return to an industrialized setting. These findings reveal that diverse, environmentally enriched microbiota may confer skin benefits that are overlooked in current models of healthy skin.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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