Gut microbiota Modulated by Probiotics and Garcinia cambogia Extract Correlate with Weight Gain and Adipocyte Sizes in High Fat-Fed Mice
Notice bibliographique
Résumé
Results of recent studies on gut microbiota have suggested that obesogenic bacteria exacerbate obesity and metabolic dysfunction in the host when fed a high fat diet (HFD). In order to explore obesity-associated bacterial candidates and their response to diet, the composition of faecal bacterial communities was investigated by analyzing 16S rRNA gene sequences in mice. Dietary intervention with probiotics and Garcinia cambogia extract attenuated weight gain and adipocyte size in HFD-fed mice. To identify obesity-causative microbiota, two statistical analyses were performed. Forty-eight bacterial species were found to overlap between the two analyses, indicating the commonly identified species as diet-driven and obesity-associated, which would make them strong candidates for host-microbiome interaction on obesity. Finally, correlation based network analysis between diet, microbe, and host revealed that Clostridium aminophilum, a hyper-ammonia-producing bacterium, was highly correlated with obesity phenotypes and other associated bacteria, and shown to be suppressed by the combination of probiotics and Garcinia cambogia extract. Results of the present study suggest that probiotics and Garcinia cambogia extract alleviate weight gain and adiposity, in part via differentially modulating the composition of gut microbiota in HFD fed mice.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».