Understanding the role of the human gut microbiome in overweight and obesity
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome may be related to the prevalence of overweight and obesity, but high interindividual variability of the human microbiome complicates our understanding. Obesity often occurs concomitantly with micronutrient deficiencies that impair energy metabolism. Microbiota composition is affected by diet. Host-microbiota interactions are bidirectional. We propose three pathways whereby these interactions may modulate the gut microbiome and obesity: (1) ingested compounds or derivatives affecting small intestinal transit, endogenous secretions, digestion, absorption, microbiome balance, and gut barrier function directly affect host metabolism; (2) substrate availability affecting colonic microbial composition and contact with the gut barrier; and (3) microbial end products affecting host metabolism. The quantity/concentration, duration, and/or frequency (circadian rhythm) of changes in these pathways can alter the gut microbiome, disrupt the gut barrier, alter host immunity, and increase the risk of and progression to overweight and obesity. Host-specific characteristics (e.g., genetic variations) may further affect individual sensitivity and/or resilience to diet- and microbiome-associated perturbations in the colonic environment. In this narrative review, the effects of selected interventions, including fecal microbiota transplantation, dietary calorie restriction, dietary fibers and prebiotics, probiotics and synbiotics, vitamins, minerals, and fatty acids, on the gut microbiome, body weight, and/or adiposity are summarized to help identify mechanisms of action and research opportunities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».