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Enregistrement W4409325864 · doi:10.26685/urncst.767

Links Between Western Diet and The Human Gut Microbiome: A Literature Review

2025· review· en· W4409325864 sur OpenAlexaff
Mira Genevieve Mercer

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut microbiomeMicrobiomeWestern dietBiologyBioinformaticsObesityEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The human gut microbiome plays a crucial role in maintaining health by influencing immune function and metabolic processes. Diet is a major factor in shaping microbiome composition and can be linked to a range of chronic diseases. This systematic review examines how the Western diet alters gut microbiome composition and its subsequent effects on inflammation, metabolism, and immune health. Methods: This review synthesizes findings from thirteen studies examining the impact of the Western diet on gut microbiome composition and related health outcomes. The review analyzes these studies to identify key mechanisms linking diet to microbiome changes and immune function, while highlighting gaps in current research. Results: The review found that the Western diet leads to significant alterations in gut microbiome composition, including reduced microbial diversity and an imbalance in inflammatory responses. These changes are linked to the development of metabolic and immune diseases, such as obesity, type 2 diabetes, and inflammatory bowel disease. Diets such as the Mediterranean diet promote a more diverse and stable microbiome, with associated improvements in immune function and reduced disease risk. Discussion: This review highlights the need for further research on how diet shapes gut microbiome composition and its impact on immune and metabolic health. The Western diet’s disruption of microbial diversity and its promotion of inflammation contribute significantly to the rise of chronic diseases. In contrast, diets, such as the Mediterranean diet, appear to support a healthier microbiome and reduce disease risk through their anti-inflammatory and microbiome-supporting properties. Gaps remain in understanding the causal mechanisms behind diet-microbiome interactions, and further research is needed to explore personalized dietary interventions for disease prevention and optimal gut health. Conclusion: This review underscores the importance of diet in influencing gut microbiome composition and its role in immune and metabolic health. The findings suggest that dietary interventions may offer effective strategies to mitigate the negative effects of the Western diet on health. Future research should focus on understanding the causal mechanisms of diet-microbiome interactions and developing personalized nutrition approaches to improve gut health and prevent chronic diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,401 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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