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Enregistrement W3086649631 · doi:10.3390/nu12092846

Nutritional Therapy to Modulate Tryptophan Metabolism and Aryl Hydrocarbon-Receptor Signaling Activation in Human Diseases

2020· review· en· W3086649631 sur OpenAlexaff
Mohammed Ghiboub, Charlotte M. Verburgt, Bruno Sovran, Marc A. Benninga, Wouter J. de Jonge, Johan Van Limbergen

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAmsterdam University Medical CentersCrohn's and Colitis Foundation
Mots-clésAryl hydrocarbon receptorSignal transductionTryptophanKynurenineKynurenine pathwayReceptorBiologyMetabolic pathwayMetabolismCell biologyBiochemistryChemistryTranscription factorAmino acidGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aryl hydrocarbon receptor (AhR) is a nuclear protein which, upon association with certain endogenous and exogenous ligands, translocates into the nucleus, binds DNA and regulates gene expression. Tryptophan (Trp) metabolites are one of the most important endogenous AhR ligands. The intestinal microbiota is a critical player in human intestinal homeostasis. Many of its effects are mediated by an assembly of metabolites, including Trp metabolites. In the intestine, Trp is metabolized by three main routes, leading to kynurenine, serotonin, and indole derivative synthesis under the direct or indirect involvement of the microbiota. Disturbance in Trp metabolism and/or AhR activation is strongly associated with multiple gastrointestinal, neurological and metabolic disorders, suggesting Trp metabolites/AhR signaling modulation as an interesting therapeutic perspective. In this review, we describe the most recent advances concerning Trp metabolism and AhR signaling in human health and disease, with a focus on nutrition as a potential therapy to modulate Trp metabolites acting on AhR. A better understanding of the complex balance between these pathways in human health and disease will yield therapeutic opportunities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations86
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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