The Role of Gut Microbiota on Cholesterol Metabolism in Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Hypercholesterolemia plays a causal role in the development of atherosclerosis and is one of the main risk factors for cardiovascular disease (CVD), the leading cause of death worldwide especially in developed countries. Current data show that the role of microbiota extends beyond digestion by being implicated in several metabolic and inflammatory processes linked to several diseases including CVD. Studies have reported associations between bacterial metabolites and hypercholesterolemia. However, such associations remain poorly investigated and characterized. In this review, the mechanisms of microbial derived metabolites such as primary and secondary bile acids (BAs), trimethylamine N-oxide (TMAO), and short-chain fatty acids (SCFAs) will be explored in the context of cholesterol metabolism. These metabolites play critical roles in maintaining cardiovascular health and if dysregulated can potentially contribute to CVD. They can be modulated via nutritional and pharmacological interventions such as statins, prebiotics, and probiotics. However, the mechanisms behind these interactions also remain unclear, and mechanistic insights into their impact will be provided. Therefore, the objectives of this paper are to present current knowledge on potential mechanisms whereby microbial metabolites regulate cholesterol homeostasis and to discuss the feasibility of modulating intestinal microbes and metabolites as a novel therapeutic for hypercholesterolemia.
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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 | 0,000 |
| 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 ».