Is the Use of Glyphosate in Modern Agriculture Resulting in Increased Neuropsychiatric Conditions Through Modulation of the Gut-brain-microbiome Axis?
Notice bibliographique
Résumé
Environmental exposure to glyphosate and glyphosate-based herbicides has the potential to negatively influence neurodevelopment and behavior across generations indirectly through the gut-brain-microbiome axis. Potential mechanisms by which glyphosate may elicit these effects are through the disruption of the normally symbiotic relationship of the host and the gut microbiome. Given glyphosate can kill commensal members of the microbiome like Lactobacillus spp., Ruminococaeae and Butyricoccus spp., resulting in reductions in key microbial metabolites that act through the gut-brain-microbiome axis including indoles, L-glutamate and SCFAs. Glyphosate- resistant microbes in the gut have the potential to increase the production of pro-inflammatory cytokines and reactive oxygen species which may result in increased HPA activation, resulting in increased production of glucocorticoids which have implications on neurodevelopment. In addition, maternal transfer of the gut microbiome can affect immune and neurodevelopment, across generations. This perspective article weighs the evidence for chronic glyphosate exposure on the gut microbiome and the potential consequences on the gut-brain axis correlated with increased incidence of neuropsychiatric conditions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».