Microbial Medicine: Prebiotic and Probiotic Functional Foods to Target Obesity and Metabolic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has become a global epidemic and a public health crisis in the Western World, experiencing a threefold increase in prevalence since 1975. High-caloric diets and sedentary lifestyles have been identified as significant contributors to this widespread issue, although the role of genetic, social, and environmental factors in obesity's pathogenesis remain incompletely understood. In recent years, much attention has been drawn to the contribution of the gut microbiota in the development of obesity. Indeed, research has shown that in contrast to their healthier counterparts the microbiomes of obese individuals are structurally and functionally distinct, strongly suggesting microbiome as a potential target for obesity therapeutics. In particular, pre and probiotics have emerged as effective and integrative means of modulating the microbiome, in order to reverse the microbial dysbiosis associated with an obese phenotype. The following review brings forth animal and human research supporting the myriad of mechanisms by which the microbiome affects obesity, as well as the strengths and limitations of probiotic or prebiotic supplementation for the prevention and treatment of obesity. Finally, we set forth a roadmap for the comprehensive development of functional food solutions in combatting obesity, to capitalize on the potential of pre/probiotic therapies in optimizing host health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».