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Enregistrement W4362696261 · doi:10.1016/j.advnut.2023.03.015

Exploring the Influence of Gut Microbiome on Energy Metabolism in Humans

2023· review· en· W4362696261 sur OpenAlexaff
Júlia Montenegro, Anissa M. Armet, Benjamin P. Willing, Edward C. Deehan, Priscila Giácomo Fassini, João Felipe Mota, Jens Walter, Carla M. Prado

Notice bibliographique

RevueAdvances in Nutrition · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeGut microbiomeEnergy metabolismBiologyEnergy expenditurePhysiologyBioinformaticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiome has a profound influence on host physiology, including energy metabolism, which is the process by which energy from nutrients is transformed into other forms of energy to be used by the body. However, mechanistic evidence for how the microbiome influences energy metabolism is derived from animal models. In this narrative review, we included human studies investigating the relationship between gut microbiome and energy metabolism -i.e., energy expenditure in humans and energy harvest by the gut microbiome. Studies have found no consistent gut microbiome patterns associated with energy metabolism, and most interventions were not effective in modulating the gut microbiome to influence energy metabolism. To date, cause-and-effect relationships and mechanistic evidence on the impact of the gut microbiome on energy expenditure have not been established in humans. Future longitudinal observational studies and randomized controlled trials utilizing robust methodologies and advanced statistical analysis are needed. Such knowledge would potentially inform the design of therapeutic avenues and specific dietary recommendations to improve energy metabolism through gut microbiome modulation.

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 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 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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,660

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations69
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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