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Enregistrement W4406201443 · doi:10.1002/alz.092044

Unique gut microbiome signatures associated with physical and cognitive function

2024· article· en· W4406201443 sur OpenAlexaboutno aff
Yi Lin, Shalini Jain, Diptaraj Chaudhari, Rohit Shukla, Vivek Kumar, Robert T. Mankowski, Hongdao Meng, Thomas W. Buford, George A. Kuchel, Hariom Yadav

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut microbiomeMicrobiomeCognitionFunction (biology)BiologyNeuroscienceComputational biologyEvolutionary biologyPsychologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Emerging studies suggest the interaction of the gut microbiome with physical and cognitive function. However, it remains unknown whether the same microbiome is linked with both functions and/or if they are unique. Method Utilizing data and samples from the Microbiome in Aging Gut and Brain (MiaGB) Consortium cohort, we assessed the whole genome gut microbiome metagenomics in 113 older adults (mean age 72 years [39 male and 74 female]) with high and low physical functions (measured using Short Physical Performance Battery [SPPB]) and cognitive function (measure using Montreal Cognitive Assessment [MoCA]). Based on the SPPB score, participants were categorized into low (score: 3‐9) and high (score: 10‐12) physical function groups, while based on MoCA score, mild cognitive impaired (MCI; MoCA:18‐25) and cognitively healthy (MoCA: 26‐30). Result We observed the presence of distinct and specific microbiome signatures that are uniquely associated with the low and high physical functioning groups, as opposed to those specific to cognitive functioning. Specifically, in low physical functioning group Bacteroidacea and Rikenellaceae were increased and Clostridiaceae were decreased compared to high physical functioning group. On the other hand, Streptococcaceae decreased in low cognitive function group compared to cognitively healthy people. Increase in the ratio of Firmicutes ‐Bacteroidetes was specific for physical activity, whereas the increase in the ratio of Actinobacteria‐Proteobacteria was specific for cognitive function. Conclusion Differentiating unique and specific microbiome signatures for physical function and cognitive function represents significant progress in the field of the gut‐brain axis. Our results support the distinct impact of the microbiome to impact the gut‐muscle axis versus the gut‐brain axis; and opens the doors for further comprehensive studies to determine the causal role of the microbiome in physical and cognitive functions, as well as its potential to be a biomarker for predicting the risk of decline in these functions in older adults – two of the most debilitating public health problems in older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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