The Impact of Plant Phytochemicals on the Gut Microbiota of Humans for a Balanced Life
Notice bibliographique
Résumé
The gastrointestinal tract of humans is a complex microbial ecosystem known as gut microbiota. The microbiota is involved in several critical physiological processes such as digestion, absorption, and related physiological functions and plays a crucial role in determining the host's health. The habitual consumption of specific dietary components can impact beyond their nutritional benefits, altering gut microbiota diversity and function and could manipulate health. Phytochemicals are non-nutrient biologically active plant components that can modify the composition of gut microflora through selective stimulation of proliferation or inhibition of certain microbial communities in the intestine. Plants secrete these components, and they accumulate in the cell wall and cell sap compartments (body) for their development and survival. These compounds have low bioavailability and long time-retention in the intestine due to their poor absorption, resulting in beneficial impacts on gut microbiota population. Feeding diets containing phytochemicals to humans and animals may offer a path to improve the gut microbiome resulting in improved performance and/or health and wellbeing. This review discusses the effects of phytochemicals on the modulation of the gut microbiota environment and the resultant benefits to humans; however, the effect of phytochemicals on the gut microbiota of animals is also covered, in brief.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».