Alteration of Gut Microbiota in Alzheimer’s Disease and Their Relation to the Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dysbiosis of gut microbiota has been reported to be enrolled in the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD). However, there is a lack of relevant studies on this topic in Egyptian patients with AD. OBJECTIVE: To investigate different species of gut microbiota in Egyptian patients with AD and correlate microbiota bacterial abundance with clinical data. METHODS: The study included 25 patients with AD and 25 healthy volunteers as age and sex-matched controls. Clinical data was taken for each patient, including medical history and examination; Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were assessed for each participant. Bacterial DNA was extracted from stool, and abundance quantified via qPCR using 16S rRNA group-specific primers. RESULTS: Akkermansia, Enterobacteria, Bacteroidetes, Bacillus cereus, Prevotella, and Clostridium cluster IV were more abundant in the AD group than in the control group, although there was significantly less abundance of Bifidobacterium spp., Firmicutes, and Actinobacteria in patients with AD than in controls, whereas no such significance was found for lactic acid bacteria between both groups. Lactic acid bacteria and Prevotella abundance was negatively correlated with cognitive impairment (p = 0.03 with MMSE, and p = 0.03 with MoCA). Prevotella abundance was positively correlated with age of onset and duration of illness and negatively correlated with smoking and coronary heart disease (p = 0.007, p = 0.03, p = 0.035, and p = 0.047, respectively). CONCLUSION: The current work highlighted a significant relationship between AD and gut microbiota dysbiosis. A higher abundance of Prevotella species and lactic acid bacteria was correlated with cognition.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».