Configured for the Human Gut Microbiota: Molecular Mechanisms of Dietary β-Glucan Utilization
Notice bibliographique
Résumé
The β-glucans are a disparate group of structurally diverse polysaccharides, whose members are widespread in human diets as components of the cell walls of plants, algae, and fungi (including yeasts), and as bacterial exopolysaccharides. Individual β-glucans from these sources have long been associated with positive effects on human health through metabolic and immunological effects. Remarkably, the β-configured glucosidic linkages that define these polysaccharides render them inaccessible to the limited repertoire of digestive enzymes encoded by the human genome. As a result, the various β-glucans become fodder for the human gut microbiota (HGM) in the lower gastrointestinal tract, where they influence community composition and metabolic output, including fermentation to short chain fatty acids (SCFAs). Only recently, however, have the specific molecular systems that enable the utilization of β-glucans by select members of the HGM been fully elucidated by combined genetic, biochemical, and structural biological approaches. In the context of β-glucan structures and their effects on human nutrition and health, we summarize here the functional characterization of individual polysaccharide utilization loci (PULs) responsible for the saccharification of mixed-linkage β(1→3)/β(1→4)-glucans, β(1→6)-glucans, β(1→3)-glucans, β(1→2)-glucans, and xyloglucans in symbiotic human gut bacteria. These exemplar PULs serve as well-defined biomarkers for the prediction of β-glucan metabolic capability in individual bacterial taxa and across the global human population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».