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Enregistrement W2763327265 · doi:10.24870/cjb.2017-a107

Differential effects of whisky brands on human gut microbiome and fecal metabolome

2017· article· en· W2763327265 sur OpenAlexvenueno aff
Priyanka Sarkar, Mohan Chandra Kalita, Mojibur R. Khan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomeFecesMicrobiomeGut microbiomeBiologyGut bacteriaDifferential effectsMetabolomicsHuman fecesFood scienceMicrobiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut bacteria have significant impact on human physiology and are influenced by dietary habit [1]. Apart from normal diet, alcoholic beverages have also been shown to influence gut microbial makeup. The wine polyphenols have been linked to increase the beneficial bacteria in the gut after 4 weeks of consumption [2]. Consumption of alcoholic beverages for longer period (>10 years) has also been correlated to detrimental gut bacterial dysbiosis [3]. The contrasting effects of alcoholic beverages in these two studies necessitate further research. Globally, 45.7% of alcoholic drinkers are spirit drinkers with India having the highest (71%) [4]. In India whisky is preferred by most of the drinkers and 1400 million liters of whisky was consumed in India in the year 2012 [5]. Till date, no study has been reported to understand the effect of long-term consumption of different types of whisky on gut bacterial profile (GBP). In this purview apilot study of gut bacterial and metabolite profile was performed between the whisky drinker (n=18) and non-drinker (n=8) along with rice beer drinkers (n=3). PCR-denaturing gradient gel electrophoresis (PCR-DGGE) coupled with next generation sequencing (NGS) analysis on illumina miseq platform revealed decrease in gut bacterial diversity in the drinkers compared to the non-drinkers. The whisky types have differential effects on the GBP. The GBP of whisky type 1 drinkers had higher abundance of Clostridiaceae and Enterobacteriaceae (fold change log 2: 3.33 & 3.1537, respectively; p< 0.002) in comparison to the non-drinker group, while the type 2 whisky drinkers had increased abundance of Lactococcus and Streptococcus (fold change log 2: 9.1827 & 4.2986; p< 0.002) compared to the non-drinker group. The butyric acid producing genera, Ruminococcaceae was found to be decreased in both the whisky drinking cohorts (fold change log 2: -1.5449 & -2.7327, respectively; p<0.002). Short-chain fatty acids (SCFA), mainly butyric acid, acetic acid and propanoic acid were found to be decreased in both the whisky drinker groups in comparison to the non-drinkers (p< 0.05). The differential effects of whisky types with equal alcohol content indicate that constituents of whisky other than the alcohol also influence the gut bacterial composition.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,499

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2017
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