Supplementation of the Diet with High-Viscosity Beta-Glucan Results in Enrichment for Lactobacilli in the Rat Cecum
Notice bibliographique
Résumé
BBn (BioBreeding) rats were fed casein-based diets supplemented with barley flour, oatmeal flour, cellulose, or barley beta-glucans of high [HV] or low viscosity [LV] in order to measure the prebiotic effects of these different sources of dietary fiber. The dietary impact on the composition of the cecal microbiota was determined by the generation of denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) profiles of PCR-amplified 16S rRNA gene sequences. The DGGE profiles produced from the cecal microbiota of rats within each dietary group were similar, but consensus profiles generated from pooled bacterial DNAs showed differences between rat groups. Animals fed HV glucans (HV-fed rats) had DGGE consensus profiles that were 30% dissimilar from those of the other rat groups. A 16S rRNA gene fragment that was more conspicuous in the profiles of HV-fed animals than in those of cellulose-fed rats had sequence identity with Lactobacillus acidophilus. Measurements of L. acidophilus rRNA abundance (DNA-RNA hybridization), the preparation of cloned 16S rRNA gene libraries, and the enumeration of Lactobacillus cells (fluorescent in situ hybridization) showed that lactobacilli formed a greater proportion of the cecal microbiota in HV-fed rats. In vitro experiments confirmed that some lactobacilli utilize oligosaccharides (degree of polymerization, 3 or 4) present in beta-glucan hydrolysates. The results of this study have relevance to the use of purified beta-glucan products as dietary supplements for human consumption.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».