<i>Lactobacillus</i> Combined with Inulin Ameliorated Memory Deficit by Modulating Gut Microbiota and Metabolic Profiles
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effects of a combination of Lactobacillus and inulin (LI) on memory impairment, gut microbiota composition, and metabolic profiles in APP/PS1 transgenic mice (MC). Mice treated with LI exhibited significant improvements in memory performance, along with marked reductions in Aβ plaque deposition, neuroinflammation, and oxidative stress levels. Treatment with LI significantly increased the relative abundances of unclassified_f__Lachnospiraceae, Faecalibaculum, and Blautia, while significantly reducing Candidatus_Saccharimonas. Metabolomics analysis revealed that LI treatment led to elevated levels of acetylcholine, LysoPC (17:0), and sphinganine 1-phosphate, and a significant decrease in phosphocholine level. KEGG pathway analysis indicated that glycerophospholipid and sphingolipid metabolism were likely involved. In particular, Faecalibaculum and Candidatus_Saccharimonas may improve memory by modulating glycerophospholipid and sphingolipid pathways, respectively. These findings offer novel insights into microbiota-targeted strategies for memory enhancement.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».