Intestinal dysbiosis associated with non-nutritive sweeteners intake: an effect without a cause?
Notice bibliographique
Résumé
Non-nutritive sweeteners (NNS) are present in various commercial articles, from foodstuffs to oral hygiene products. Despite their alleged safety, mounting evidence indicates that NNS intake is associated with an alteration of intestinal bacterial populations (dysbiosis) in animals and humans. Since NNS are commercialized based on the assumption that they are not metabolized by human cells and negligible effect on bacterial, the insurgence of dysbiosis associated with NNS intake remains unexplained. The current review aims to assess the effect of selected NNS (acesulfame potassium, advantame, aspartame, neotame, saccharin, stevia, and sucralose) on the human intestinal microbiota. Findings from this review suggests that NNS intake is linked not only to alterations in human physiology but also to modifications of bacterial biochemistry, including the hindrance of quorum sensing pathways, in a species-specific manner. Moreover, there were suggestions that NNS could also affect the biology of phages, namely by binding to the active sites of proteins involved in the infection process and altering the induction rate of prophages. The studies gathered in the present review provide a framework for understanding how NNS might be connected to dysbiosis, both directly through alterations in bacterial biochemistry and indirectly through impaired phage activity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».