The Gut-Brain Axis, the Human Gut Microbiota and Their Integration in the Development of Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a global epidemic, placing socioeconomic strain on public healthcare systems, especially within the so-called Western countries, such as Australia, United States, United Kingdom and Canada. Obesity results from an imbalance between energy intake and energy expenditure, where energy intake exceeds expenditure. Current non-invasive treatments lack efficacy in combating obesity, suggesting that obesity is a multi-faceted and more complex disease than previously thought. This has led to an increase in research exploring energy homeostasis and the discovery of a complex bidirectional communication axis referred to as the gut-brain axis. The gut-brain axis is comprised of various neurohumoral components that allow the gut and brain to communicate with each other. Communication occurs within the axis via local, paracrine and/or endocrine mechanisms involving a variety of gut-derived peptides produced from enteroendocrine cells (EECs), including glucagon-like peptide 1 (GLP1), cholecystokinin (CCK), peptide YY3-36 (PYY), pancreatic polypeptide (PP) and oxyntomodulin. Neural networks, such as the enteric nervous system (ENS) and vagus nerve also convey information within the gut-brain axis. Emerging evidence suggests the human gut microbiota, a complex ecosystem residing in the gastrointestinal tract (GIT), may influence weight-gain through several inter-dependent pathways including energy harvesting, short-chain fatty-acids (SCFA) signalling, behaviour modifications, controlling satiety and modulating inflammatory responses within the host. Hence, the gut-brain axis, the microbiota and the link between these elements and the role each plays in either promoting or regulating energy and thereby contributing to obesity will be explored in this review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».