Food supply toxicants and additives alter the gut microbiota and risk of metabolic disease
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic disease is rising along with both global industrialization and the use of new commercial, agricultural, and industrial chemicals and food additives. Exposure to these compounds may contribute to aspects of metabolic diseases such as obesity, diabetes, and fatty liver disease. Ingesting compounds in the food supply is a key route of human exposure, resulting in the interaction between toxicants or additives and the intestinal microbiota. Toxicants can influence the composition and function of the gut microbiota, and these microbes can metabolize and transform toxicants and food additives. Microbe-toxicant interactions in the intestine can alter host mucosal barrier function, immunity, and metabolism, which may contribute to the risk or severity of metabolic disease development. Targeting the connection between toxicants, food, and immunity in the gut using strategies such as fermentable fiber (i.e., inulin) may mitigate some of the effects of these compounds on host metabolism. Understanding causative factors in the microbe-host relationship that promote toxicant-induced dysmetabolism is an important goal. This review highlights the role of common toxicants (i.e., persistent organic pollutants, pesticides, and fungicides) and food additives (emulsifiers and artificial sweeteners) found in our food supply that alter the gut microbiota and promote metabolic disease development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».