Microbiome-Glia Crosstalk: Bridging the Communication Divide in the Central Nervous System
Notice bibliographique
Résumé
The traditional neuron-centric view of the central nervous system (CNS) is shifting toward recognizing the importance of communication between the neurons and the network of glial cells. This shift is leading to a more comprehensive understanding of how glial cells contribute to CNS function. Alongside this shift, recent discoveries have illuminated the significant role of the human microbiome, comprising trillions of microorganisms, mirroring the number of human cells in an individual. This paper delves into the multifaceted functions of neuroglia, or glial cells, which extend far beyond their traditional roles of supporting and protecting neurons. Neuroglia modulate synaptic activity, insulate axons, support neurogenesis and synaptic plasticity, respond to injury and inflammation, and engage in phagocytosis. Meanwhile, the microbiome, long overlooked, emerges as a crucial player in brain functionality akin to glial cells. This review aims to underscore the importance of the interaction between glial cells and resident microorganisms in shaping the development and function of the human brain, a concept that has been less studied. Through a comprehensive examination of existing literature, we discuss the mechanisms by which glial cells interface with the microbiome, offering insights into the contribution of this relationship to neural homeostasis and health. Furthermore, we discuss the implications of dysbiosis within this interaction, highlighting its potential contribution to neurological disorders and paving the way for novel therapeutic interventions targeting both glial cells and the microbiome.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».