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Enregistrement W2582180991 · doi:10.1128/mbio.01703-16

Effects of the Dietary Protein and Carbohydrate Ratio on Gut Microbiomes in Dogs of Different Body Conditions

2017· article· en· W2582180991 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuemBio · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirmicutesPrevotellaBiologyBacteroidetesBacteroidesGut floraFood scienceMicrobiomeRuminococcusClostridiumCarbohydrateClostridium perfringensMicrobiology16S ribosomal RNABacteriaBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity has become a health epidemic in both humans and pets. A dysbiotic gut microbiota has been associated with obesity and other metabolic disorders. High-protein, low-carbohydrate (HPLC) diets have been recommended for body weight loss, but little is known about their effects on the canine gut microbiome. Sixty-three obese and lean Labrador retrievers and Beagles (mean age, 5.72 years) were fed a common baseline diet for 4 weeks in phase 1, followed by 4 weeks of a treatment diet, specifically, the HPLC diet (49.4% protein, 10.9% carbohydrate) or a low-protein, high-carbohydrate (LPHC) diet (25.5% protein, 38.8% carbohydrate) in phase 2. 16S rRNA gene profiling revealed that dietary protein and carbohydrate ratios have significant impacts on gut microbial compositions. This effect appeared to be more evident in obese dogs than in lean dogs but was independent of breed. Consumption of either diet increased the bacterial evenness, but not the richness, of the gut compared to that after consumption of the baseline diet. Macronutrient composition affected taxon abundances, mainly within the predominant phyla, Firmicutes and Bacteroidetes The LPHC diet appeared to favor the growth of Bacteroides uniformis and Clostridium butyricum, while the HPLC diet increased the abundances of Clostridium hiranonis, Clostridium perfringens, and Ruminococcus gnavus and enriched microbial gene networks associated with weight maintenance. In addition, we observed a decrease in the Bacteroidetes to Firmicutes ratio and an increase in the Bacteroides to Prevotella ratio in the HPLC diet-fed dogs compared to these ratios in dogs fed other diets. Finally, analysis of the effect of diet on the predicted microbial gene network was performed using phylogenetic investigation of communities by reconstruction of unobserved states (PICRUSt). IMPORTANCE: More than 50% of dogs are either overweight or obese in the United States. A dysbiotic gut microbiota is associated with obesity and other metabolic problems in humans. HPLC diets have been promoted as an effective weight loss strategy for many years, and potential effects were reported for both humans and dogs. In this study, we explored the influence of the protein and carbohydrate ratio on the gut microbiome in dogs with different body conditions. We demonstrated significant dietary effects on the gut microbiome, with greater changes in obese dogs than in lean dogs. The HPLC diet-fed dogs showed greater abundances of Firmicutes but fewer numbers of Bacteroidetes than other dogs. This knowledge will enable us to use prebiotics, probiotics, and other nutritional interventions to modulate the gut microbiota and to provide an alternative therapy for canine obesity.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,209

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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

En bref

Citations149
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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