The Role of Butyric Acid and Microorganisms in Chronic Inflammatory Diseases and Microbiome-Based Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Zhilin Liu, Yonghong Jiang, Qiuyue Fan, Sai Li, Yanni Wang Department of Paediatrics, Longhua Hospital Affiliated to Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai, 200032, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Yonghong Jiang, Email jyh203225@126.comAbstract: Butyric acid, produced by gut microbiota fermentation, has gained significant attention over the past decade. It shows strong therapeutic potential in both experimental and clinical treatments for inflammatory diseases across multiple systems. However, factors such as the host’s environment, genetics, and microbial lineage transmission influence gut microecology and butyric acid metabolism, resulting in variable and sometimes opposing, therapeutic effects. Consequently, precise personalized medicine is essential for diseases related to microbes and butyric acid. This review first introduces the fundamentals of butyric acid, focusing on its immune mechanisms and its effects on early-life microbiota. It then summarizes how microbes and butyric acid contribute to the treatment of systemic inflammatory diseases (eg, autoimmune diseases (AIDs), asthma, metabolic syndrome) and discusses the concept of Microbial Precision Therapy (MPT). Understanding butyric acid provides deeper insight into managing inflammatory diseases and supports precise medication and personalized therapy. This approach may offer more effective and safer strategies for multi-system inflammatory disorders.Keywords: butyric acid, inflammatory diseases, microbial precision therapy, intestinal flora
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».