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Enregistrement W7011639566

A novel probiotic for use in sleep disorders: preparation, in vitro and in vivo analysis of Lactobacillus brevis KS1 cells.

2024· dissertation· en· W7011639566 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProbioticIn vivoIn vitroLactobacillus brevisSleep (system call)Lactobacillus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le microbiote intestinal -les billions de bactéries qui résident dans le tractus gastrointestinal (GI) -a suscité beaucoup d'attention en raison de son impact non seulement sur la santé GI, mais aussi sur les voies essentielles du système nerveux central et entérique par l'intermédiaire de l'axe microbiome-intestin-cerveau 1 .À la lumière de cela, les interventions basées sur le microbiote peuvent représenter une stratégie thérapeutique efficace pour soulager les symptômes des pathologies somatiques et neurologiques.Bien que les agents microbiens aient fait peu de progrès en tant que prophylaxie autonome, leur impact documenté sur une myriade de maladies reste prometteur.Plus précisément, les bactéries lactiques productrices d'acide γ-aminobutyrique (GABA) pourraient servir de thérapie préventive pour diverses pathologies dont l'étiologie est à la fois intestinale et cérébrale 2 .Par exemple, les troubles du sommeil, souvent comorbides avec les maladies GI, sont affectés par des changements dans le déséquilibre de la neurotransmission GABAergique 3 .L'augmentation des niveaux de GABA dans l'intestin par la supplémentation de bactéries produisant du GABA pourrait annoncer une production localisée du neurotransmetteur.Cela pourrait contribuer à restaurer l'homéostasie du niveau de GABA chez les personnes souffrant de troubles du sommeil.Dans cette étude, quinze souches bactériennes isolées de trois fromages ont été examinées pour leur productivité en GABA.Une souche de Lactobacillus brevis provenant d'un intestin sain de nonagénaire, appelée par la suite Lactobacillus brevis KS1, présentait un taux de conversion du glutamate en GABA de 68,5 %, soit 14,13 g/L à un pH de 5,0, un maximum dans le cadre de l'essai.Lors de la croissance de cette souche dans un milieu duodénal simulé in vitro, L. brevis KS1 a maintenu sa productivité élevée en GABA avec un rendement maximal en GABA de 9,44 g/L.En outre, les effets de cette bactérie lactique sur deux biomarqueurs clés de la qualité et de l'efficacité du sommeil chez la Drosophile ont été étudiés.Lactobacillus brevis KS1 a significativement réduit le temps d'éveil après l'endormissement (WASO) et le temps de latence d'endormissement (SL) par rapport aux contrôles.De plus, L. brevis KS1 a montré des effets comparables sur les structures du

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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