Gamma-aminobutyric acid-producing lactobacilli positively affect metabolism and depressive-like behaviour in a mouse model of metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic and neuroactive metabolite production represents one of the mechanisms through which the gut microbiota can impact health. One such metabolite, gamma-aminobutyric acid (GABA), can modulate glucose homeostasis and alter behavioural patterns in the host. We previously demonstrated that oral administration of GABA-producing Lactobacillus brevis DPC6108 has the potential to increase levels of circulating insulin in healthy rats. Therefore, the objective of this study was to assess the efficacy of endogenous microbial GABA production in improving metabolic and behavioural outcomes in a mouse model of metabolic dysfunction. Diet-induced obese and metabolically dysfunctional mice received one of two GABA-producing strains, L. brevis DPC6108 or L. brevis DSM32386, daily for 12 weeks. After 8 and 10 weeks of intervention, the behavioural and metabolic profiles of the mice were respectively assessed. Intervention with both L. brevis strains attenuated several abnormalities associated with metabolic dysfunction, causing a reduction in the accumulation of mesenteric adipose tissue, increased insulin secretion following glucose challenge, improved plasma cholesterol clearance and reduced despair-like behaviour and basal corticosterone production during the forced swim test. Taken together, this exploratory dataset indicates that intervention with GABA-producing lactobacilli has the potential to improve metabolic and depressive- like behavioural abnormalities associated with metabolic syndrome in mice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».