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Enregistrement W2058727950 · doi:10.1159/000366281

Psychobiotics and Their Involvement in Mental Health

2014· editorial· en· W2058727950 sur OpenAlexaboutno aff
Fengyi Tang, Bhaskara L. Reddy, Milton H. Saier

Notice bibliographique

RevueMicrobial Physiology · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeGut bacteriaBacteriaProbioticBiologyChemistryBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editorial J Mol Microbiol Biotechnol 2014;24:211–214 DOI: 10.1159/000366281 Published online: August 30, 2014 Psychobiotics and Their Involvement in Mental Health Fengyi Tang a Bhaskara L. Reddy a, b Milton H. Saier Jr. a a Ingested prebiotic organic compounds stimulate the growth of intestinal probiotic bacteria [Saier and Man- sour, 2005]. Pre- and probiotics represent important components in chains of complex biosynthetic and cata- bolic reactions that provide tremendous health benefits to the human or animal host organism [Singh et al., 2013; Vitetta et al., 2014]. These bacteria, which in part com- prise the intestinal microbiome, do so by supplying nu- trients such as short-chain fatty acids [Ohashi and Ush- ida, 2009] and precursors of enzyme cofactors including vitamin B 12 [Capozzi et al., 2012]. They also successfully compete with potential pathogens [Corr et al., 2009] and stimulate host immune responses [Jirillo et al., 2012; Vi- taliti et al., 2014]. They strongly influence either posi- tively or negatively, depending on the bacterial types present, symptoms of numerous metabolic disorders in- cluding those responsible, in part, for the current obesity epidemic [Kotzampassi et al., 2014; Vitetta et al., 2014]. Therefore, not surprisingly, malnutrition in children has been shown to be associated with a lack of certain crucial gut bacteria [Subramanian et al., 2014]. It is now clear that the intestinal microbiome influences innumerable processes essential for the physical fitness of animals and humans. © 2014 S. Karger AG, Basel E-Mail karger@karger.com www.karger.com/mmb The contribution of beneficial gut bacteria to human health is now scientifically well established [Shanahan et al., 2012]. The predominant well-studied probiotic bacte- ria are Firmicutes such as Lactobacillus species, Actino- bacteria such as Bifidobacterium species and Bacteroide- tes such as Bacteroides species. Several others, including Proteobacteria such as certain Escherichia coli strains, have also been shown to exhibit probiotic qualities. In fact, all of these microbes have beneficial consequences to the host organism. In only a few cases have the probiotic bacterial mechanisms of action been elucidated [Butel, Since these bacteria influence so many aspects of hu- man physiology, it should not be considered surprising that recent studies have revealed that they also have pro- nounced effects on brain function. Indeed, these bacteria produce tryptophan, a precursor of serotonin (5-hy- droxytryptamine), tyrosine, a precursor of L-3,4-dihy- droxyphenylalanine (DOPA) and dopamine, and other amino acids such as γ-amino butyric acid (GABA) and glycine, both of which serve as neurotransmitters in ani- mals [Clarke et al., 2014b]. In fact, recent research has shown that the microbiota strongly influences brain ac- tivity and consequently behavior. It exerts effects on our moods, cognition and sensitivities to pain [Borre et al., Milton H. Saier Jr. Department of Molecular Biology Division of Biological Sciences, University of California at San Diego La Jolla, CA 92093-0116 (USA) E-Mail msaier @ ucsd.edu Downloaded by: Univ. of California San Diego 132.239.144.87 - 2/15/2017 1:46:22 AM Department of Molecular Biology, Division of Biological Sciences, University of California at San Diego, La Jolla, Calif. , and b Department of Mathematics and Natural Sciences, College of Letters and Sciences, National University, Ontario, Calif. , USA

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)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,009

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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