The Role of the Gut Microbiota in the Metabolism of Polyphenols as Characterized by Gnotobiotic Mice
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of experimental data suggests that microbes in the gut influence behavior and can alter brain physiology and neurochemistry. Although promising, researchers are only starting to understand the potential of the gut microbiota for use in neurological disease. Recent evidence demonstrated that gastrointestinal activities are linked to mood disorders such as anxiety, depression, and most recently, cognitive functions in age-related neurodegenerative disorders. Studies from our group and others are uncovering new evidence suggesting that the gut microbiota plays a crucial role in the metabolism and bioavailability of certain dietary compounds and synthetic drugs. Based on this evidence, this review article will discuss the implications of the gut microbiota in mechanisms of bioavailability and biotransformation with an emphasis on dietary polyphenol compounds. This will be followed by a survey of ongoing innovative research identifying the ability of individual gut bacteria to enhance the bioavailability of gut-derived, brain-penetrating, bioactive polyphenol metabolites that ultimately influence mechanisms associated with the promotion of resilience against psychological and cognitive impairment in response to stress. Lastly, current research initiatives aimed at promoting the generation of brain bioactive polyphenol metabolites by specialized gut microbes will be discussed, specifically the use of gnotobiotic mice to develop bioengineered second generation probiotics. We propose that leveraging the gut microbial ecosystem to generate brain targeted bioactive metabolites from dietary polyphenols can attenuate lifestyle risk factors and promote resilience against age-related cognitive decline.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».