Microbiome on a chip: a promising technology for modeling of human organ microbiomes and their interactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing knowledge of the makeup and role of organ microbiomes has created new possibilities for understanding and managing human illnesses. The models used for animal studies conducted in laboratory settings and live animals may not always offer the necessary insights. One in vitro cell culture system known as organ-on-a-chip technology has garnered interest as a way to collect data that accurately reflects human responses. Organ-on-a-chip (OoC) technology, while accurately simulating the function of tissues and organs, has largely covered the differences between animal and human systems. Microbiome-on-a-chip (MoC) offers benefits over other in vitro procedures, permitting dimensional observation of ecological dynamics, microbial growth, and host-associated interactions while regulating and assessing relevant environmental parameters such as pH and O2 in real-time. The fabricated MoC platforms can be designed to test microbiome-enabled therapies, to study culture and pharmacology, antibiotic resistance, and to model multi-organ interactions mediated by the microbiome. In the current overview, we provide a translational perspective and discuss different organs, such as: oral, skin, gut and vaginal microbiota on a chip and recently developed MoC-based devices. The commonly used MoC fabrication methods, such as microfluidics and 3D printing, have been explored, and the potential applications of MoC in microbiome engineering have been suggested.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle