Prebiotic fibres dose-dependently increase satiety hormones and alter Bacteroidetes and Firmicutes in lean and obese JCR:LA-cp rats
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in modulating gut microbiota with diet in the context of obesity. The purpose of the present study was to evaluate the dose-dependent effects of prebiotics (inulin and oligofructose) on gut satiety hormones, energy expenditure, gastric emptying and gut microbiota. Male lean and obese JCR:LA-cp rats were randomised to either of the following: lean 0 % fibre (LC), lean 10 % fibre (LF), lean 20 % fibre (LHF), obese 0 % fibre (OC), obese 10 % fibre (OF) or obese 20 % fibre (OHF). Body composition, gastric emptying, energy expenditure, plasma satiety hormone concentrations and gut microbiota (using quantitative PCR) were measured. Caecal proglucagon and peptide YY mRNA levels were up-regulated 2-fold in the LF, OF and OHF groups and 3-fold in the LHF group. Ghrelin O-acyltransferase mRNA levels were higher in obese v. lean rats and decreased in the OHF group. Plasma ghrelin response was attenuated in the LHF group. Microbial species measured in the Bacteroidetes division decreased, whereas those in the Firmicutes increased in obese v. lean rats and improved with prebiotic intake. Bifidobacterium and Lactobacillus increased in the OHF v. OC group. Bacteroides and total bacteria negatively correlated with percentage of body fat and body weight. Enterobacteriaceae increased in conjunction with glucose area under the curve (AUC) and glucagon-like peptide-1 AUC. Bacteroides and total bacteria correlated positively with ghrelin AUC yet negatively with insulin AUC and energy intake (P < 0·05). Several of the mechanisms through which prebiotics act (food intake, satiety hormones and alterations in gut microbiota) are regulated in a dose-dependent manner. The combined effects of prebiotics may have therapeutic potential for obesity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».