Insight into Polyphenol and Gut Microbiota Crosstalk: Are Their Metabolites the Key to Understand Protective Effects against Metabolic Disorders?
Notice bibliographique
Résumé
Lifestyle factors, especially diet and nutrition, are currently regarded as essential avenues to decrease modern-day cardiometabolic disorders (CMD), including obesity, metabolic syndrome, type 2 diabetes, and atherosclerosis. Many groups around the world attribute these trends, at least partially, to bioactive plant polyphenols given their anti-oxidant and anti-inflammatory actions. In fact, polyphenols can prevent or reverse the progression of disease processes through many distinct mechanisms. In particular, the crosstalk between polyphenols and gut microbiota, recently unveiled thanks to DNA-based tools and next generation sequencing, unravelled the central regulatory role of dietary polyphenols and their intestinal micro-ecology metabolites on the host energy metabolism and related illnesses. The objectives of this review are to: (1) provide an understanding of classification, structure, and bioavailability of dietary polyphenols; (2) underline their metabolism by gut microbiota; (3) highlight their prebiotic effects on microflora; (4) discuss the multifaceted roles of their metabolites in CMD while shedding light on the mechanisms of action; and (5) underscore their ability to initiate host epigenetic regulation. In sum, the review clearly documents whether dietary polyphenols and micro-ecology favorably interact to promote multiple physiological functions on human organism.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».