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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 OpenAlexafffund
Muhammad Bilal, Shoaib Ashraf, Xin Zhao

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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