Dietary Methionine Restriction Alleviates Cognitive Impairment in Alzheimer’s Disease Mice via Sex-Dependent Modulation on Gut Microbiota and Tryptophan Metabolism: A Multiomics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based foods with low methionine contents have gained increasing interest for their potential health benefits, including neuroprotective effects. Methionine restriction (MR) linked to a plant-based diet has been shown to mitigate neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease (AD) through mechanisms that involve the gut microbiota. In this study, a 16-week MR diet (0.17% methionine, w / w ) improved working memory and reduced neuronal damage exclusively in 4-month-old male APP/PS1 AD mice. Transcriptomic analysis revealed the activation of serum- and glucose-corticoid-regulated kinase 1 (SGK1) and peroxisome proliferator-activated receptor α (PPARα) pathways. Furthermore, metabolomics demonstrated increased serum indole-3-propionic acid (IPA) levels and an enhanced expression of gut barrier proteins Claudin-1 and MUC2 in male mice. MR significantly altered the gut microbiota composition, notably increasing indole-producing bacteria such as Lactobacillus reuteri ( L. reuteri ). Multiomics integration linked L. reuteri, IPA, and PPARα signaling to improved cognitive outcomes. Molecular docking and RT-qPCR analyses confirmed IPA’s interaction with PPARα, leading to the activation of neuroprotective targets ( Bdnf, Ppar α, Acsbg1, Scd2, and Scd3 ). These results highlight the role of methionine restriction in modulating gut microbiota and metabolites, offering a promising dietary approach to managing neurodegenerative diseases with sex-specific effects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».