Neuromicrobiology, an emerging neurometabolic facet of the gut microbiome?
Notice bibliographique
Résumé
The concept of the gut microbiome is emerging as a metabolic interactome influenced by diet, xenobiotics, genetics, and other environmental factors that affect the host's absorption of nutrients, metabolism, and immune system. Beyond nutrient digestion and production, the gut microbiome also functions as personalized polypharmacy, where bioactive metabolites that our microbes excrete or conjugate may reach systemic circulation and impact all organs, including the brain. Appreciable evidence shows that gut microbiota produce diverse neuroactive metabolites, particularly neurotransmitters (and their precursors), stimulating the local nervous system (i.e., enteric and vagus nerves) and affecting brain function and cognition. Several studies have demonstrated correlations between the gut microbiome and the central nervous system sparking an exciting new research field, neuromicrobiology. Microbiome-targeted interventions are seen as promising adjunctive treatments (pre-, pro-, post-, and synbiotics), but the mechanisms underlying host-microbiome interactions have yet to be established, thus preventing informed evidence-based therapeutic applications. In this paper, we review the current state of knowledge for each of the major classes of microbial neuroactive metabolites, emphasizing their biological effects on the microbiome, gut environment, and brain. Also, we discuss the biosynthesis, absorption, and transport of gut microbiota-derived neuroactive metabolites to the brain and their implication in mental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».