A Budding Relationship: Bacterial Extracellular Vesicles in the Microbiota-Gut-Brain Axis
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of the microbiota-gut-brain axis has revolutionized our understanding of systemic influences on brain function and may lead to novel therapeutic approaches to neurodevelopmental and mood disorders. A parallel revolution has occurred in the field of intercellular communication, with the realization that endosomes, and other extracellular vesicles, rival the endocrine system as regulators of distant tissues. These two paradigms shifting developments come together in recent observations that bacterial membrane vesicles contribute to inter-kingdom signaling and may be an integral component of gut microbe communication with the brain. In this short review we address the current understanding of the biogenesis of bacterial membrane vesicles and the roles they play in the survival of microbes and in intra and inter-kingdom communication. We identify recent observations indicating that bacterial membrane vesicles, particularly those derived from probiotic organisms, regulate brain function. We discuss mechanisms by which bacterial membrane vesicles may influence the brain including interaction with the peripheral nervous system, and modulation of immune activity. We also review evidence suggesting that, unlike the parent organism, gut bacteria derived membrane vesicles are able to deliver cargo, including neurotransmitters, directly to the central nervous system and may thus constitute key components of the microbiota-gut-brain axis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».