Altered Tryptophan Metabolism and Gut Immune Crosstalk in Hypertensive Middle-Aged Women (Data Supplement)
Notice bibliographique
Résumé
Data Supplement for Altered Tryptophan Metabolism and Gut Immune Crosstalk in Hypertensive Middle-Aged Women. ABSTRACT: The gut microbiome is increasingly recognized as a contributing factor in the pathogenesis of hypertension; however, there remains a significant gap regarding its role in middle-aged women, a demographic that has unique physiological and hormonal characteristics influencing both microbiome composition and blood pressure. Normotensive and hypertensive middle-aged women (n=108) from Alberta’s Tomorrow Project (AB, Canada) were matched for age (56.6 ± 0.9 years) and body mass index (24.3 ± 0.2 kg/m²). Fecal microbiota was analyzed using 16S rRNA sequencing while serum was assessed using untargeted metabolomics and lipidomics. Hypertensive women exhibited selective taxonomic shifts, evidenced by an elevated Firmicutes/Bacteroidetes ratio and enrichment of pro-inflammatory taxa, including Anaerostipes and Collinsella. Circulating levels of tryptophan and its pro-inflammatory metabolite kynurenine were significantly elevated, while microbiota-derived indoles, known for their anti-inflammatory effects were reduced. This metabolic shift was paralleled by a depletion of indole-producing species (Alistipes shahii, Bacteroides faecichinchillae, Bacteroides stercoris), suggesting impaired microbial tryptophan-to-indole conversion. Serum inflammatory cytokines, including interferon-γ, tumor necrosis factor-α, and an elevated IL-12/IL-10 ratio, were increased in hypertensive participants. Notably, kynurenine was positively correlated with the IL-12/IL-10 ratio. Hypertension in middle-aged women is associated with altered abundance of functionally relevant taxa characterized by shifts in tryptophan metabolism toward pro-inflammatory kynurenine pathways at the expense of protective indole derivatives. Collectively, these findings highlight gut-immune-metabolic cross-talk contributing to hypertension and suggest microbiota-regulated tryptophan metabolism as a potentially modifiable therapeutic target.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,272 | 0,019 |
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 ».