A Comprehensive Review on the Role of the Gut Microbiome in Human Neurological Disorders
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 human body is full of an extensive number of commensal microbes, consisting of bacteria, viruses, and fungi, collectively termed the human microbiome. The initial acquisition of microbiota occurs from both the external and maternal environments, and the vast majority of them colonize the gastrointestinal tract (GIT). These microbial communities play a central role in the maturation and development of the immune system, the central nervous system, and the GIT system and are also responsible for essential metabolic pathways. Various factors, including host genetic predisposition, environmental factors, lifestyle, diet, antibiotic or nonantibiotic drug use, etc., affect the composition of the gut microbiota. Recent publications have highlighted that an imbalance in the gut microflora, known as dysbiosis, is associated with the onset and progression of neurological disorders. Moreover, characterization of the microbiome-host cross talk pathways provides insight into novel therapeutic strategies. Novel preclinical and clinical research on interventions related to the gut microbiome for treating neurological conditions, including autism spectrum disorders, Parkinson's disease, schizophrenia, multiple sclerosis, Alzheimer's disease, epilepsy, and stroke, hold significant promise. This review aims to present a comprehensive overview of the potential involvement of the human gut microbiome in the pathogenesis of neurological disorders, with a particular emphasis on the potential of microbe-based therapies and/or diagnostic microbial biomarkers. This review also discusses the potential health benefits of the administration of probiotics, prebiotics, postbiotics, and synbiotics and fecal microbiota transplantation in neurological disorders.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle