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Enregistrement W3014849405 · doi:10.1111/brv.12603

The role of the microbiome in the neurobiology of social behaviour

2020· article· en· W3014849405 sur OpenAlexaff
Amar Sarkar, Siobhán Harty, Katerina V.‐A. Johnson, Andrew H. Moeller, Rachel N. Carmody, Soili M. Lehto, Susan E. Erdman, Robin Dunbar, Philip W. J. Burnet

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthAdolph C. and Mary Sprague Miller Institute for Basic Research in Science, University of California BerkeleyDirectorate for Biological SciencesNational Science FoundationSuomen Lääketieteen SäätiöCambridge Philosophical SocietyUniversity of California BerkeleyCornell UniversityBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilJohn Templeton Foundation
Mots-clésMicrobiomeSocialityBiologySocial behaviorAutismNeurosciencePsychologySocial animalSocial stressDevelopmental psychologyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbes colonise all multicellular life, and the gut microbiome has been shown to influence a range of host physiological and behavioural phenotypes. One of the most intriguing and least understood of these influences lies in the domain of the microbiome's interactions with host social behaviour, with new evidence revealing that the gut microbiome makes important contributions to animal sociality. However, little is known about the biological processes through which the microbiome might influence host social behaviour. Here, we synthesise evidence of the gut microbiome's interactions with various aspects of host sociality, including sociability, social cognition, social stress, and autism. We discuss evidence of microbial associations with the most likely physiological mediators of animal social interaction. These include the structure and function of regions of the 'social' brain (the amygdala, the prefrontal cortex, and the hippocampus) and the regulation of 'social' signalling molecules (glucocorticoids including corticosterone and cortisol, sex hormones including testosterone, oestrogens, and progestogens, neuropeptide hormones such as oxytocin and arginine vasopressin, and monoamine neurotransmitters such as serotonin and dopamine). We also discuss microbiome-associated host genetic and epigenetic processes relevant to social behaviour. We then review research on microbial interactions with olfaction in insects and mammals, which contribute to social signalling and communication. Following these discussions, we examine evidence of microbial associations with emotion and social behaviour in humans, focussing on psychobiotic studies, microbe-depression correlations, early human development, autism, and issues of statistical power, replication, and causality. We analyse how the putative physiological mediators of the microbiome-sociality connection may be investigated, and discuss issues relating to the interpretation of results. We also suggest that other candidate molecules should be studied, insofar as they exert effects on social behaviour and are known to interact with the microbiome. Finally, we consider different models of the sequence of microbial effects on host physiological development, and how these may contribute to host social behaviour.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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