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Enregistrement W7161964871 · doi:10.82308/36745

The role of helminth and microbiome-derived metabolites in the healing of inflammatory bowel diseases related wounds «in vitro»

2021· dissertation· en· W7161964871 sur OpenAlexaboutno aff
Jysiane Cardot

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammatory bowel diseaseInflammatory Bowel DiseasesCrohn diseaseUlcerative colitisColitisCrohn's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durant les dernières décennies, l’Amérique du Nord et l’Europe ont été confrontées à une nouvelle épidémie : les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI). Approximativement 1 Canadien sur 150 souffre d’une maladie auto inflammatoire incurable. Les MICI comprennent des maladies telles que la maladie de Crohn et la colite ulcérative, lesquelles provoquent une inflammation de certaines parties du tube digestif. Aujourd’hui, les traitements disponibles sont parfois ineffectifs et peuvent être très chers. Cependant, de nouveaux types de thérapies sont en train d’émerger grâce aux découvertes faites sur la relation entre les patients souffrant de MICI et les helminthes. La thérapie helminthique et la thérapie microbiologiques sont de nouvelles disciplines de recherche qui se concentrent sur l’utilisation des infections helminthiques et des métabolites microbiologique comme possibles traitements pour les MICI. Aucune étude n’a encore examiné les capacités des métabolites helminthiques et microbiologiques dans la guérison des blessures liées aux MICI. En utilisant un test de rayure sur un modèle intestinal in vitro composé de la ligne cellulaire Caco-2 nous visons à évaluer quelle espèce d’helminthes ou quelle métabolite dérivée du microbiome a la meilleure capacité de guérison. Notre dépistage a montré que le métabolite d’Ascaris suum (50% ACN) à une concentration de 150mg/ml, le métabolite d’acide m-tolyacetique à une concentration de 300µM et le métabolite d’acide urocanique à 10000 µM ont guéri les blessures plus rapidement que le reste des métabolites helminthiques et microbiologiques testées. Nous avons aussi développé une nouvelle plateforme in vitro qui peut être utilisée pour le dépistage des aptitudes de guérison cellulaire de différentes métabolites et composés chimiques

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
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