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Enregistrement W2774957188 · doi:10.1186/s12917-017-1276-0

The response of canine faecal microbiota to increased dietary protein is influenced by body condition

2017· article· en· W2774957188 sur OpenAlexaff
Jia Xu, Adronie Verbrugghe, Marta Ribeiro Alves Lourenço, An Cools, Daisy Liu, Tom Van de Wiele, Massimo Marzorati, Venessa Eeckhaut, Filip Van Immerseel, Lynn Vanhaecke, Miguel Campos, Myriam Hesta

Notice bibliographique

RevueBMC Veterinary Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesVlaamse regeringChina Scholarship CouncilFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésFirmicutesIsovalerateButyrateGut floraFecesFood scienceLactobacillusFermentationBiologyHigh-protein dietPrevotellaMicrobiologyChemistryAnimal scienceBacteriaBiochemistryGeneHigh protein16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High protein diets shift the faecal microbiota into a more unfavourable composition in obese humans. In lean dogs, higher protein consumption is accompanied with increased production of putrefactive fermentation products, whereas obese dogs have a different gut microbiota compared to lean dogs. Still, the impact of high dietary protein on gut microbiota in obese dogs remains unclear. The aim of this study was to investigate faecal microbial changes in lean and obese dogs in response to two different levels of dietary protein. Six healthy lean and six obese Beagles were fed a high protein diet (HP) and a low protein diet (LP) for 28 days each in a crossover design. Denaturing gradient gel electrophoresis and quantitative PCR were performed on faecal samples for microbial profiling. Plasma acylcarnitine and fermentation metabolites were measured. RESULTS: Dogs fed HP had higher concentrations of protein fermentation metabolites including faecal ammonia, isovalerate, isobutyrate, phenol, indole, serum indoxyl sulphate and plasma 3-OH isovalerylcarnitine compared to dogs fed LP, whereas no changes in faecal concentrations of acetate and butyrate were observed. The abundances of clostridial clusters IV and XIVa, covering the majority of butyrate-producing bacteria, and of the butyrate kinase gene, one of the terminal genes of the butyrate synthesis pathway were higher in dogs on HP compared to LP. Significant interactions between diet and body condition were found for the abundance of Firmicutes, Lactobacillus and clostridial cluster I. The similarity coefficient of faecal microbiota between the two diets was smaller in obese dogs than in lean dogs. CONCLUSIONS: High protein diet increased the abundance and activity of butyrate-producing bacteria in Beagles independent of the body condition. In addition, increasing dietary protein content had a greater overall impact on faecal microbiota in obese compared to lean dogs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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