Metabolomic Modeling To Monitor Host Responsiveness to Gut Microbiota Manipulation in the BTBR <sup>T+tf/j</sup> Mouse
Notice bibliographique
Résumé
The microbiota, the entirety of microorganisms residing in the gut, is increasingly recognized as an environmental factor in the maintenance of health and the development of disease. The objective of this analysis was to model in vivo interactions between gut microbiota and both serum and liver metabolites. Different genotypic models (C57BL/6 and BTBR(T+tf/j) mice) were studied in combination with significant dietary manipulations (chow vs ketogenic diets) to perturb the gut microbiota. Diet rather than genotype was the primary driver of microbial changes, with the ketogenic diet diminishing total bacterial levels. Fecal but not cecal microbiota profiles were associated with the serum and liver metabolomes. Modeling metabolome-microbiota interactions showed fecal Clostridium leptum to have the greatest impact on host metabolism, significantly correlating with 10 circulating metabolites, including 5 metabolites that did not correlate with any other microbes. C. leptum correlated negatively with serum ketones and positively with glucose and glutamine. Interestingly, microbial groups most strongly correlated with host metabolism were those modulating gut barrier function, the primary site of microbe-host interactions. These results show very robust relationships and provide a basis for future work wherein the compositional and functional associations of the microbiome can be modeled in the context of the metabolome.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».