The dysbiosis of gut microbiota in major depressive disorder and comorbidity with overweight/obesity: unraveling biomarkers and metabolic pathways from a microbial perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD), a leading global public health concern, exhibits high comorbidity with overweight/obesity. While emerging evidence implicates shared gut microbial dysregulation in both conditions, the identification of specific microbial biomarkers and their interaction with metabolic pathways in comorbid MDD-obesity remains poorly characterized. Our study investigated gut microbiota signatures in patients with MDD, and evaluated their modulation by overweight/obesity comorbidity. METHOD: A total of 53 patients with MDD and 92 healthy controls (HCs) underwent 16 S rRNA gene sequencing. The KEGG function analysis was performed with potential differential microbiota. Correlation analysis related to bacterial taxa, biochemical parameters, and clinical indexes was aimed to indicate the specific metabolic dysregulation and gut microbiota imbalance in MDD, and whether these biomarkers were affected by the comorbidity of overweight/obesity. RESULTS: Sixty-three bacterial genera showed differential abundance between MDD and HCs. Notably, Succinivibrio, Megamonas, and Bifidobacterium demonstrate significant distinctions between overweight-MDD and normal weight-MDD. The significantly altered metabolic pathways between MDD and HC primarily involve the biosynthesis and metabolism of long-chain unsaturated fatty acids. Within the MDD group, BMI demonstrated pairwise negative correlations with Bifidobacterium and total bilirubin (TBIL), while positively associating with Fusobacterium and alanine transaminase (ALT). CONCLUSION: This study provides novel insights into the interplay between gut microbiota dysbiosis and metabolic perturbations in MDD. Despite intriguing associations between BMI and specific microbial taxa within the MDD group, the preliminary nature of these associations necessitates validation through larger cohorts, multi-omics approaches, and longitudinal designs.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».