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Enregistrement W2794720074

Effects of apples on cardiovascular disease risk factors and gut microbiota

2017· dissertation· en· W2794720074 sur OpenAlexaboutno aff
A. Koutsos

Notice bibliographique

RevueCentAUR (University of Reading) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraFood scienceBiologyCrossover studyBlood lipidsPrebioticFecesPhysiologyCholesterolMedicineBiochemistryMicrobiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence suggests that apples or their bioactive components (polyphenols and/or fiber) may have beneficial effects on lipid metabolism and other markers of cardiovascular disease (CVD). However, further adequately powered randomized controlled trials are necessary to confirm this evidence. Moreover, it has been shown that proanthocyanidins, the highest polyphenolic class in apples, reach the colon almost intact where together with fiber they interact with the gut microbiota. Recently, gut microbiota profiles and their metabolic output have also been suggested to influence CVD risk. This thesis investigated the potential interaction between modulation of the gut microbiota and cardiometabolic benefit in response to daily apple consumption. An in vitro batch culture fermentation identified that Renetta Canada variety significantly increased bifidobacteria, Faecalibacterium prausnitzii, and influenced microbial production of short chain fatty acids and phenolic microbial metabolites. Renetta Canada was therefore chosen for a randomized, controlled, crossover, dietary intervention study to determine the effects of apple intake on circulating lipids, vascular function, other CVD risk indicators and gut microbiota composition and activity in healthy mildly hypercholesterolemic subjects. Volunteers (23 women, 17 men), with a mean BMI 25.2 kg/m2 and age 51 years, consumed 2 apples/day, or a sugar matched control apple beverage for 8 weeks separated by a 4-week washout period in a random order. Blood lipids, bile acids, endothelial and inflammatory biomarkers and microvascular reactivity using laser Doppler imaging with Iontophoresis were measured. Fecal microbial profiles were monitored by 16S rRNA gene ilium ina MiSeq sequencing (V3-V4 region) and targeted groups of important gut bacteria quantified using Fluorescence in Situ Hybridization (FISH). Putative polyphenol metabolites of apple intake were identified in urine using LC-HRMS based metabolomics approach. Apple intake decreased serum total cholesterol (P=O.OOB) and LDL cholesterol (P=O.016) and vascular cell adhesion molecule-1 (P=O.037) compared with the control beverage. Apples had no effect on vascular function or other markers of CVD. No changes were observed in gut microbiota measured by 16S rRNA sequencing but apple intake significantly decreased Enterobacteriaceae enumerated by FISH compared with the control beverage. Valerolactones, valeric and phenolic acids were identified as microbial polyphenol metabolites among the 33 urine biomarkers related to the apple intake. These data suggest that the daily consumption of 2 Renetta Canada apples may result in beneficial effects on cardiovascular health and modifies both microbiota community structure and metabolic output.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,920

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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