Dietary Lipids, Gut Microbiota, and Their Metabolites: Insights from Recent Studies
Notice bibliographique
Résumé
Dietary lipid intake can influence the gut microbiota (GM) and their metabolites, such as short-chain fatty acids (SCFA) and bile acids, which are key mediators of health. The objective is to examine how dietary lipids’ quantity and quality influence the GM and metabolite profiles. A literature review of 33 studies in animals and humans was performed on the effects of saturated fatty acids (SFAs), monounsaturated fatty acids (MUFAs), polyunsaturated fatty acids (PUFAs), trans-fatty acids (TFAs), and sterols on GM composition and gut-derived metabolites. The results show that diets rich in MUFAs, n-3 PUFAs, and short-chain FAs have the potential to enhance beneficial bacteria and metabolites. In addition, trans-palmitoleic acid, conjugated linoleic acid, and phytosterols may also have potentially beneficial effects on GM, but more research is needed. Medium-chain FAs and n-6 PUFAs have variable effects on the GM. Conversely, intakes of high-fat diets, long-chain SFAs, industrial TFAs, and cholesterol disrupt GM balance. In conclusion, animal studies clearly demonstrate that dietary fats influence the GM and related metabolites. Yet, human studies are limited. Therefore, well-designed human studies that consider the whole diet and baseline health status are needed to better understand the effects of dietary lipids on GM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».