Human virome in health and respiratory disease: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The human virome comprises viruses that infect cells in the body, which include eukaryotic viruses and prokaryotic viruses (bacteriophages), and it is influenced by individual variation, diet, and disease status. Human virome can cause acute, persistent, or latent infection, whereas in other cases, the viruses coexist with the host as symbionts. In the past, bacteria genomes have received more attention than other microorganisms, while many viral genome studies have not been fully developed. Additionally, in virome studies, most have focused on the gut virome and have not fully investigated the role of virome in other body sites of human disease, such as the respiratory tract, particularly in childhood respiratory diseases. The lungs are the second largest barrier site and are affected by various diseases, of which the microbiome is a key factor. Defining the respiratory virome can be significantly challenging due to several factors, including difficulties in acquiring samples from the lower airways, variations in the respiratory virome across different regions of the lung, and the lack of appropriate approaches to identify viruses. In addition, there are few studies on the similarities and differences between adult and pediatric viromes. The primary objective of this scoping review was to comprehensively map the evidence and uncover research gaps for human virome in health and respiratory disease. We further focused on the composition and differences of respiratory viromes between adults and children, the role of virome in the development of respiratory diseases, and how commensal viruses shape and influence the immune system. Furthermore, we will review how studies of the human virome differ before and after the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».