Gut Microbiota and Metabolic Biomarkers Associated With Longevity

长寿 肠道菌群 生物 医学 生理学 免疫学 遗传学
作者
Brendha Ketlyn Andrade Silva,Maysa Seabra Cendoroglo,Gisele W. B. Colleoni
出处
期刊:Nutrition Reviews [Oxford University Press]
卷期号:83 (8): 1543-1551 被引量:1
标识
DOI:10.1093/nutrit/nuaf027
摘要

The dynamic balance between pro- and anti-inflammatory networks decreases as individuals age, and intestinal dysbiosis can initiate and maintain low-grade systemic inflammation. Interactions between the microbiota and humans occur from the beginning of life and, in general, the diversity of microbiota decreases with aging. The microbiome produces different metabolites with systemic effects, including immune system regulation. This understanding will be useful in controlling inflammation and preventing metabolic changes. Therefore, this review aims to identify the main metabolites synthesized by the intestinal microbiota to be used as biomarkers associated with longevity. This is a narrative review using scientific articles published in the last 10 years in the following databases: PubMed, Scielo, and Lilacs, using the Boolean operators "and" or "or." For this review, we identified 5 articles. The main metabolites described in the literature to date are organic acids, bile acids (BAs), short-chain fatty acids, branched-chain amino acids, trimethylamine N-oxide (TMAO), and derivatives of tryptophan and indole. Among these, the only ones not yet well characterized in studies on longevity were BAs and TMAO. Glutamate and p-cresol were also highlighted in the literature, with a negative association with longevity. The others showed an association, mostly positive, and can be used as potential biomarkers correlated with healthy aging and, if better studied, as targets for intervention to promote health and well-being.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
高挑的金毛完成签到 ,获得积分10
3秒前
zrrr完成签到 ,获得积分10
7秒前
墨z完成签到 ,获得积分10
7秒前
MIJIALE完成签到 ,获得积分10
8秒前
眯眯眼的谷冬完成签到 ,获得积分10
8秒前
面汤完成签到 ,获得积分10
10秒前
狂野月亮完成签到 ,获得积分10
11秒前
天天向上完成签到,获得积分10
16秒前
Qy完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
朱科源啊源完成签到 ,获得积分10
19秒前
狮子林七里山塘完成签到 ,获得积分10
20秒前
顾九完成签到 ,获得积分10
22秒前
Jasper的应助被LUJU采纳,获得10
23秒前
蛐蛐儿发布了新的文献求助10
24秒前
zhangningning完成签到 ,获得积分10
26秒前
sa0022完成签到,获得积分10
28秒前
松园112完成签到,获得积分10
29秒前
lx840518完成签到 ,获得积分10
29秒前
orixero的应助被豆豆MM采纳,获得10
32秒前
AA完成签到,获得积分10
32秒前
望除完成签到 ,获得积分0
35秒前
QXS完成签到 ,获得积分10
35秒前
若安在完成签到,获得积分10
35秒前
panpanliumin完成签到,获得积分10
38秒前
Duke完成签到,获得积分10
38秒前
XP完成签到,获得积分10
38秒前
蛐蛐儿完成签到,获得积分10
43秒前
852的应助被111采纳,获得10
44秒前
G浅浅完成签到,获得积分10
47秒前
szj发布了新的文献求助30
50秒前
rayqiang完成签到,获得积分0
52秒前
rayq完成签到,获得积分10
52秒前
顾矜的应助被科研通管家采纳,获得10
53秒前
55秒前
求求了发布了新的文献求助10
58秒前
111发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
土豆炒蛋完成签到,获得积分10
1分钟前
呵呵贺哈完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
The Student's Guide to Social Neuroscience 800
Rosenblum, Global Change Biology 800
Computational Chemical Reaction Engineering: Modeling, Simulation, and Design with MATLAB 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7813101
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9343872
关于积分的说明 20519927
捐赠科研通 7405901
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3330361
关于科研通互助平台的介绍 2476986
邀请新用户注册赠送积分活动 2349879