Local and Systemic Effects of Bioactive Food Ingredients: Is There a Role for Functional Foods to Prime the Gut for Resilience?
Notice bibliographique
Résumé
Scientific advancements in understanding the impact of bioactive components in foods on the gut microbiota and wider physiology create opportunities for designing targeted functional foods. The selection of bioactive ingredients with potential local or systemic effects holds promise for influencing overall well-being. An abundance of studies demonstrate that gut microbiota show compositional changes that correlate age and disease. However, navigating this field, especially for non-experts, remains challenging, given the abundance of bioactive ingredients with varying levels of scientific substantiation. This narrative review addresses the current knowledge on the potential impact of the gut microbiota on host health, emphasizing gut microbiota resilience. It explores evidence related to the extensive gut health benefits of popular dietary components and bioactive ingredients, such as phytochemicals, fermented greens, fibres, prebiotics, probiotics, and postbiotics. Importantly, this review distinguishes between the potential local and systemic effects of both popular and emerging ingredients. Additionally, it highlights how dietary hormesis promotes gut microbiota resilience, fostering better adaptation to stress-a hallmark of health. By integrating examples of bioactives, this review provides insights to guide the design of evidence-based functional foods aimed at priming the gut for resilience.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».