Gut Microbiota and Metabolites: Biomarkers and Therapeutic Targets for Diabetes Mellitus and Its Complications
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is a complex metabolic disease characterized by significantly elevated blood glucose levels as a result of dysfunctional or impaired pancreatic β-cells, leading to insulin deficiency. This condition can result in severe complications, including cardiovascular diseases, kidney failure, vision impairment, and nerve damage. Currently available anti-diabetic drugs do not fully prevent the progression of these complications. Moreover, they often have significant side effects. The gut microbiota plays a crucial role in influencing diet, energy metabolism, and blood glucose levels. Research shows a strong link between microbiota dysbiosis and DM, as well as the severity of its complications. Commensal bacteria can help manage blood glucose levels, reduce inflammation, regulate metabolism, and enhance the gut barrier. Conversely, opportunistic pathogens can worsen insulin resistance, promote metabolic disorders, disrupt gut integrity, and affect appetite and weight. This article describes the characteristics of gut microbiota in various types of DM and explores the role of the "gut microbiota-metabolite-signaling pathway" axis in DM and its complications. In addition, it highlights the therapeutic potential of traditional Chinese medicine and dietary interventions through modulation of the gut microbiota and metabolites. The aim is to provide comprehensive evidence supporting the integration of TCM dietary therapy, targeted dietary strategies, and specific probiotics as alternative and complementary therapies for DM and its complications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».