The Impact of Nutrition, Physical Activity, Beneficial Microbes, and Fecal Microbiota Transplant for Improving Health
Notice bibliographique
Résumé
The recognition that microbes are integral to human life has led to studies on how to manipulate them in favor of health outcomes. To date, there has been no conjoint recommendation for the intake of dietary compounds that can complement the ingested organisms in terms of promoting an improved health outcome. The aim of this review is to discuss how beneficial microbes in the form of probiotics, fermented foods, and donor feces are being used to manage health. In addition, we explore the rationale for selecting beneficial microbial strains and aligning diets to accommodate their propagation in the gut. A pilot clinical trial design is presented to examine the effects of probiotics and exercise in patients with phenylketonuria (PKU); it is the most common inborn error of amino acid metabolism, and it is a complication that requires lifelong dietary intervention. The example design is provided to illustrate the importance of using omics technology to see if the intervention elevates neuroactive biogenic amines in the plasma; increases the abundance of Eubacterium rectale, Coprococcus eutactus, Akkermansia muciniphila, or Butyricicoccus; and increases Escherichia/Shigella in the gut, all as markers of improved health. By emphasizing the combined importance of diet, microbial supplements, and the gut microbiome, we hope that future studies will better align these components, not only to improve outcomes, but also to enhance our understanding of the mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».