Microbiome and Human Aging: Probiotic and Prebiotic Potentials in Longevity, Skin Health and Cellular Senescence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The role of the microbiome in human aging is important: the microbiome directly impacts aging through the gastrointestinal system. However, the microbial impact on skin has yet to be fully understood. For example, cellular senescence is an intrinsic aging process that has been recently associated with microbial imbalance. With age, cells become senescent in response to stress wherein they undergo irreversible growth arrest while maintaining high metabolic activity. An accumulation of senescent cells has been linked to various aging and chronic pathologies due to an overexpression of the senescence-associated secretory phenotype (SASP) comprised of proinflammatory cytokines, chemokines, growth factors, proteases, lipids and extracellular matrix components. In particular, dermatological disorders may be promoted by senescence as the skin is a common site of accumulation. The gut microbiota influences cellular senescence and skin disruption through the gut-skin axis and secretion of microbial metabolites. Metabolomics can be used to identify and quantify metabolites involved in senescence. Moreover, novel anti-senescent therapeutics are warranted given the poor safety profiles of current pharmaceutical drugs. Probiotics and prebiotics may be effective alternatives, considering the relationship between the microbiome and healthy aging. However, further research on gut composition under a senescent status is needed to develop immunomodulatory therapies.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle