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Enregistrement W2793817184 · doi:10.1093/jcag/gwy009.021

A21 FERMENTABLE CARBOHYDRATE-MICROBIOME INTERACTIONS IN A MOUSE MODEL OF IBS

2018· article· en· W2793817184 sur OpenAlexaff
Giada De Palma, David E. Reed, Chiko Shimbori, Marc Pigrau, Jun Lü, Marc Louis-Auguste, Y Zhang, Yang Yu, Nestor N. Jiménez-Vargas, Jessica Sessenwein, Cintya D. Lopez Lopez, Josue O. Jaramillo Polanco, Elena F. Verdú, Stephen M. Collins, Karen Madsen, Alan Lomax, Michael Beyak, S Vanner, Přemysl Berčík

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraPrebioticHistamineEndocrinologyInternal medicineBiologyMicrobiomePathogenesisFecesImmunologyMedicineMicrobiologyBiochemistryBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detailed mechanisms underlying IBS are poorly understood. Gut microbiota appears to play an important role in IBS pathogenesis, but little is known about its interaction with specific dietary components. We have previously shown that some patients with IBS improve symptoms when on low FODMAPs diet, which was associated with low urinary histamine. To investigate mechanisms underlying IBS symptom generation due to the interaction of a high fermentable diet and the intestinal microbiota. Germ-free NIH Swiss mice were colonized with fecal microbiota from two IBS patients (non-constipation), with either a high (HH) or low (LH) urinary histamine level (n=24 mice/patient), and one healthy control (HV) (n=8). Specific-pathogen free (SPF) mice (n=8) were included as additional controls. Mice were assigned to a custom-made low or high fermentable carbohydrate diet (LF and HF, respectively). GI transit (beads study), cecal volume (CT scan), intestinal permeability (FITC-Dextran) and gut microbiota composition (Illumina sequencing) were assessed. Neuronal excitability by patch clamp recordings of DRG neurons (action potential rheobase) exposed to colonic supernatants and changes in mechanosensitivity of single unit afferent recordings in mouse distal colon were measured. Diet significantly altered gut microbiota composition and diversity only in HH colonized mice. All mice on HF diet (HV, HH, LH, and SPF) had increased cecal volume (Diet effect: p<0.001, F(1,55)=14.097; microbiota effect: p=0.019 F(3,55)=3.6) compared to mice on LF diet, more pronounced in mice with HH and LH microbiota. Compared to LF diet, the HF diet induced slower GI transit (p=0.009) and increased permeability (FITC-Dextran: p=0.03) only in HH colonized mice. HF diet increased neuronal excitability in mice with HH and, to some degree, in LH microbiota, but not in HV and SPF microbiota colonized mice. This increased neuronal excitability was inhibited by specific protease and H1 antagonists. In vitro experiments demonstrated that cecal microbiota from HH mice on HF diet produced several fold higher levels of histamine, compared to the microbiota from other groups of mice. High fermentable diet induces changes in gut function in gnotobiotic mice colonized with microbiota from a patient with high urinary histamine. This specific microbiota has the capacity to produce high levels of endogenous histamine, which may contribute to the observed gut dysfunction. CAG, CIHR

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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