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Enregistrement W4286698656 · doi:10.3389/fnut.2022.931458

Dietary Component-Induced Inflammation and Its Amelioration by Prebiotics, Probiotics, and Synbiotics

2022· review· en· W4286698656 sur OpenAlex
Muhammad Bilal, Shoaib Ashraf, Xin Zhao

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésSynbioticsImmune systemInflammationGut floraDysbiosisImmunologyInflammatory bowel diseaseMicrobiomeMedicineDiseaseBiologyBioinformaticsProbioticInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A balanced diet with many dietary components maintains immune homeostasis directly by interacting with innate and adaptive immune components or indirectly through gut microbiota and their metabolites. Dietary components may inhibit pro-inflammatory mediators and promote anti-inflammatory functions or vice versa. Western diets with imbalanced dietary components skew the immune balance toward pro-inflammation and induce intestinal inflammation, consequently leading to many intestinal and systemic inflammatory diseases like ulcerative colitis, Crohn's disease, irritable bowel syndrome, cardiovascular problems, obesity, and diabetes. The dietary component-induced inflammation is usually chronic in nature and frequently caused or accompanied by alterations in gut microbiota. Therefore, microbiome-targeted therapies such as probiotics, prebiotics and synbiotics hold great potentials to amend immune dysregulation and gut dysbiosis, preventing and treating intestinal and systemic inflammatory diseases. Probiotics, prebiotics and synbioitcs are progressively being added to foods and beverages, with claims of health benefits. However, the underlining mechanisms of these interventions for preventing and treating dietary component-induced inflammation are still not very clear. In addition, possibly ineffective or negative consequences of some probiotics, prebiotics and synbiotics call for stringent testing and regulation. Here, we will first briefly review inflammation, in terms of its types and the relationship between different dietary components and immune responses. Then, we focus on current knowledge about the direct and indirect effects of probiotics, prebiotics and synbiotics on intestinal and systemic inflammation. Understanding how probiotics, prebiotics and synbiotics modulate the immune system and gut microbiota will improve our strategies for preventing and treating dietary component-induced intestinal inflammation and inflammatory diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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