Microbes: possible link between modern lifestyle transition and the rise of metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The rapid decrease in infectious diseases globally has coincided with an increase in the prevalence of obesity and other components of metabolic syndrome. Insulin resistance is a common feature of metabolic syndrome and can be influenced by genetic and non-genetic/environmental factors. The emergence of metabolic syndrome epidemics over only a few decades suggests a more prominent role of the latter. Changes in our environment and lifestyle have indeed paralleled the rise in metabolic syndrome. Gastrointestinal tract microbiota, the composition of which plays a significant role in host physiology, including metabolism and energy homeostasis, are distinctly different within the context of metabolic syndrome. Among humans, recent lifestyle-related changes could be linked to changes in diversity and composition of 'ancient' microbiota. Given the co-adaptation and co-evolution of microbiota with the immune system over a long period of time, it is plausible that such lifestyle-related microbiota changes could trigger aberrant immune responses, thereby predisposing an individual to a variety of diseases. Here, we review current evidence supporting a role for gut microbiota in the ongoing rise of metabolic syndrome. We conclude that population-level shifts in microbiota can play a mediatory role between lifestyle factors and pathogenesis of insulin resistance and metabolic syndrome.
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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) | 0,003 | 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 | 0,000 | 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 ».