From Clinical to Benchside: <scp><i>Lacticaseibacillus</i></scp> and <scp><i>Faecalibacterium</i></scp> Are Positively Associated With Muscle Health and Alleviate Age‐Related Muscle Disorder
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sarcopenia is an age‐related muscle disorder that increases risks of adverse clinical outcomes, but its treatments are still limited. Gut microbiota is potentially associated with sarcopenia, and its role is still unclear. To investigate the role of gut microbiota in sarcopenia, we first compared gut microbiota and metabolites composition in old participants with or without sarcopenia. Fecal microbiota transplantation (FMT) from human donors to antibiotic‐treated recipient mice was then performed. Specific probiotics and their mechanisms to treat aged mice were identified. Old people with sarcopenia had different microbial composition and metabolites, including Paraprevotella , Lachnospira , short‐chain fatty acids, and purine. After FMT, mice receiving microbes from people with sarcopenia displayed lower muscle mass and strength compared with those receiving microbes from non‐sarcopenic donors. Lacticaseibacillus rhamnosus (LR) and Faecalibacterium prausnitzii (FP) were positively related to muscle health of old people, and enhanced muscle mass and function of aged mice. Transcriptomics showed that genes related to tricarboxylic acid cycle (TCA) were enriched after treatments. Metabolic analysis showed increased substrates of TCA cycle in both LR and FP supernatants. Muscle mitochondria density, ATP content, NAD + /NADH, mitochondrial dynamics and biogenesis proteins, as well as colon tight junction proteins of aged mice were improved by both probiotics. LR and the combination of two probiotics also benefit intestinal immune health by reducing CD8 + IFNγ + T cells. Gut microbiota dysbiosis is a pathogenesis of sarcopenia, and muscle‐related probiotics could alleviate age‐related muscle disorders mainly through mitochondria improvement. Further clinical translation is warranted.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,009 |
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 ».