The Gut Microflora and its Metabolites Regulate the Molecular Crosstalk between Diabetes and Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
The gut microflora is a community of trillions of bacterial cells synergistically inhabiting the human gastrointestinal tract. These microbes contact everything that is consumed and release regulatory factors that affect host energy homeostasis, lipid and carbohydrate metabolism, activation of immune cells, oxidative state, epithelial cell wall integrity and even neurological signals. The gut microflora is essentially an independent organ supporting human health where imbalances in the gut community populations (dysbiosis) manifest in disease. Diabetes and neurodegenerative disorders such as Alzheimer's and Parkinson's disease share a similar molecular pathology rooted in gut microflora activity. Both of these conditions are associated with a dysbiosis characterized by low species diversity, a higher proportion of pathobionts at the expense of symbionts, an abundance of proinflammatory microbes and fewer butyrate-producing strains. Many of these factors can be ameliorated with Lactobacillus spp. and Bifidobacterium spp. probiotic treatment aimed to reestablish healthy gut microflora diversity. Indeed, certain commensal and pathogenic strains promote chronic low-grade inflammation that stresses cellular infrastructure eventually leading to apoptosis in both the pancreas and the brain. Also, lack of some beneficial fermentation products such as butyrate and ferulic acid initiates a cascade of events disrupting metabolic homeostasis. Finally, signaling initiated by the microflora and its metabolites has been shown to disrupt the delicate intracellular balance of PI3K/Akt/mTOR signaling, which fundamentally regulates events leading up to diabetes and neurodegenerative disease pathogenesis. The following review investigates the relationship between the manifestation and molecular signaling of diabetes and neurodegenerative disorders and how the balance of gut microflora populations is critical to both prevent and possibly treat these diseases.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».