The role of the gut microbiome in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is a common neurodegenerative disorder that is best characterized by motor impairment. Gut-related symptoms are prevalent in PD, including dysbiosis of the microbiome, which is relatively consistent across cohorts. Anti-inflammatory short-chain fatty acid (SCFA) producers are less abundant, while PD-associated taxa perform a variety of pro-inflammatory functions including LPS production and protein fermentation. Microbial metabolism of sulfur, bile acids (BAs), and neurotransmitters – particularly glutamate – may also disrupt homeostatic balance, spurring PD pathology. Together, microbial mechanisms likely promote a subset of PD cases by disrupting the gut barrier, activating the immune system, and increasing the systemic spread of microbial metabolites which trigger inflammation. Certain PD symptoms are associated with gut-first PD, and may be useful for building PD cohorts where the microbiome is more likely to be a relevant factor. The oral PD microbiome, though relatively understudied, may also promote PD through inflammatory mechanisms. Gut microbial interventions have provided some causal evidence for microbial involvement in PD, but existing studies are few and difficult to compare. Future PD microbiome studies will benefit from a personalized medicine approach, taking symptom presentation, medications, and multi-omics data into account and using standardized methodologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».