Dietary lipid content reorganizes gut microbiota and probiotic L. rhamnosus attenuates obesity and enhances catabolic hormonal milieu in zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, we explored whether dietary lipid content influences the gut microbiome in adult zebrafish. Diets containing three different lipid levels (high [HFD], medium [MFD], and low [LFD]) were administered with or without the supplementation of Lactobacillus rhamnosus (P) to zebrafish in order to explore how the dietary lipid content may influence the gut microbiome. Dietary lipid content shifted the gut microbiome structure. The addition of L. rhamnosus in the diets, induced transcriptional reduction of orexigenic genes, upregulation of anorexigenic genes, and transcriptional decrease of genes involved in cholesterol and triglyceride (TAG) metabolism, concomitantly with lower content of cholesterol and TAG. Probiotic feeding also decreased nesfatin-1 peptide in HFD-P and attenuated weight gain in HFD-P and MFD-P fed zebrafish, but not in LFD-P group. Intestinal ultrastructure was not affected by dietary fat level or probiotic inclusion. In conclusion, these findings underline the role of fat content in the diet in altering gut microbiota community by shifting phylotype composition and highlight the potential of probiotics to attenuate high-fat diet-related metabolic disorder.
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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 | 0,000 | 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 ».