Hypertension Shifts Gut Microbiota and Tryptophan Metabolism in Women
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Hypertension affects over 1.28 billion adults worldwide, including a significant number of women. Although the gut microbiome is implicated in the onset and progression of hypertension, few studies have examined the relationship in middle-aged women. Methods Within an established cohort, we investigated the relationship between gut microbiota and its metabolites in normotensive vs. hypertensive middle-aged women (n=108) matched for age (56.6±0.91 years) and body mass index (24.3±0.24 kg/m²). Fecal microbiota analysis was performed using 16S rRNA sequencing and serum metabolites were analyzed using LC-MS/QTOF. Associations between the microbiota, metabolomic alterations and systemic inflammatory cytokines were statistically examined to uncover their interrelationships and potential role in disease progression. Results Women with hypertension had gut dysbiosis with an increased Firmicutes/Bacteroidetes ratio and higher abundances of inflammatory taxa including Anaerostipes and Collinsella . Untargeted serum metabolomics demonstrated that hypertensive participants had elevated levels of tryptophan, the pro-inflammatory metabolite kynurenine and lower levels of health-promoting indoles produced by the action of gut microbiota on tryptophan (p<0.05). These findings were confirmed in microbiota analysis showing a reduced abundance of indole-producing species ( Alistipes shahii , Bacteroides faecichinchillae, Bacteroides stercoris )(p<0.05) suggesting a lower microbial activity of tryptophan-indole metabolism. Furthermore, hypertension increased inflammatory markers including an elevated IL12/IL10 ratio, interferon-γ and tumor necrosis factor-α. The IL-12/IL-10 ratio demonstrated a positive correlation with kynurenine levels, emphasizing the involvement of cytokines and gut microbiota in driving systemic inflammation in hypertension. Conclusion Imbalances in microbiota-regulated tryptophan metabolism contribute to systemic inflammation in hypertensive, middle-aged women, presenting a potentially modifiable target for intervention. GRAPHICAL ABSTRACT
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».