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Enregistrement W2527820662 · doi:10.3389/fmicb.2016.01612

Interactions between Obesity Status and Dietary Intake of Monounsaturated and Polyunsaturated Oils on Human Gut Microbiome Profiles in the Canola Oil Multicenter Intervention Trial (COMIT)

2016· article· en· W2527820662 sur OpenAlexafffund
Shuaihua Pu, H. Khazanehei, Peter J.H. Jones, Ehsan Khafipour

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanola Council of Canada
Mots-clésCanolaPolyunsaturated fatty acidBiologyFood scienceGut floraObesityMicrobiomeBiotechnologyFatty acidBiochemistryEndocrinologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term dietary fatty acid intake is believed to induce changes in the human gut microbiome which might be associated with human health or obesity status; however, considerable debate remains regarding the most favorable ratios of fatty acids to optimize these processes. The objective of this sub-study of a double-blinded randomized crossover clinical study, the canola oil multi-center intervention trial (COMIT), was to investigate effects of five different novel oil blends fed for 30 days each on the intestinal microbiota in 25 volunteers with risk of metabolic syndrome. The 60 g treatments included three MUFA-rich diets: 1) conventional canola oil (Canola); 2) DHA-enriched high oleic canola oil (CanolaDHA); 3) high oleic canola oil (CanolaOleic); and two PUFA-rich diets: 4) a blend of corn/safflower oil (25:75) (CornSaff); and 5) a blend of flax/safflower oil (60:40) (FlaxSaff). Stool samples were collected at the end of each period. DNA was extracted and amplified for pyrosequencing. A total of 17 phyla and 187 genera were identified. While five novel oil treatments failed to alter bacterial phyla composition, obese participants produced a higher proportion of Firmicutes to Bacteroidetes than overweight or normal weight groups (P = 0.01). Similarly at the genus level, overall bacterial distribution was highly associated with subjects’ body mass index (BMI). Treatment effects were observed between MUFA- and PUFA-rich diets, with the three MUFA diets elevating Parabacteroides, Prevotella, Turicibacter, and Enterobacteriaceae (F)’s populations, while the two PUFA-rich diets favored the abundance of Isobaculum. High MUFA content feedings also resulted in an increase of Parabacteroides and a decrease of Isobaculum in obese, but not overweight subjects. Data suggest that BMI is a predominant factor in characterization of human gut microbiota profiles, and that MUFA-rich and PUFA-rich diets impact the composition of gut microbiota at lower taxonomical levels mainly in obese subjects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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