The Effect of Lean‐Seafood and Non‐Seafood Diets on Fecal Metabolites and Gut Microbiome: Results from a Randomized Crossover Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: The impact of dietary protein types on the gut microbiome is scarcely studied. The aim of the present study is therefore to examine the effects of lean-seafood and non-seafood proteins on the gut microbiome composition and activity and elucidate potential associations to cardiovascular disease (CVD) risk factors. METHODS: H NMR spectroscopy and 16S rDNA sequencing analyses were applied to characterize fecal metabolites and gut microbiota composition, respectively. RESULTS: A twofold increase in fecal trimethylamine excretion was observed after the lean-seafood diet period. Circulating TAG and the total to high-density lipoprotein (HDL) cholesterol ratio as well as circulating TMAO levels were each associated with specific gut bacteria. Following the non-seafood diet period, a decreased relative abundance of Clostridium cluster IV and a tendency toward an increased Firmicutes/Bacteroidetes ratio were found. CONCLUSIONS: Lean-seafood and non-seafood diets differentially modulate the gut microbiome composition and activity. Furthermore, the gut microbiota composition seems to affect circulating TMAO levels and CVD risk factors.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».