Understanding the gut‐brain axis to mitigate cognitive frailty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gut microbiota modulation of the brain function may present an opportunity to devise preventive or treatment strategies to manage impairments such as cognitive frailty (CF). This study aims to uncover the relationship between CF, gut microbiota, intestinal permeability and proteome. Method A total of 137 fecal samples of the elderly were collected, and subjected to DNA analysis, and enzyme‐linked immunosorbent assays (ELISA). Plasma samples were subjected to mass spectrometry proteomic analysis. The parameters of the subjects measured include functional reach test (FRT), handgrip strength (HGS), Visual Cognitive Assessment Test (VCAT), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), timed up and go (TUG) and UCLA three‐item loneliness scale (UCLA‐3). Result At the genus level, Alistipes which are potential drivers of dysbiosis, are significantly increased in CF subjects. Proteobacteria are also negatively linked to FRT, HGS, VCAT, and MoCA, but positively correlated to TUG and UCLA‐3. Lactoferrin was upregulated in pre‐frail subjects. The plasma apolipoprotein AI (Apo‐AI) was upregulated 5 times in the CF subjects. Conclusion These findings provide evidence for dietary intervention to alter gut microbiota that may modulate cognitive status.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».