Chronic coffee consumption alters gut microbiome: potential mechanism to explain the protective effects of coffee on type 2 diabetes?
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative epidemiological studies indicate a negative relationship between coffee consumption and type 2 diabetes (T2D). However, the specific mechanisms by which coffee reduces T2D is unknown but may involve the metabolism of polyphenols in coffee by the gut microbiome. To this end, we examined the impact of chronic coffee consumption on the gut microbiome in lean and diet‐induced obese rats. Male Sprague‐Dawley rats (n=40) were randomized into chow (CH, 12% kcal fat) or high fat (HF, 60% kcal fat) dietary groups. Each group was further divided into groups consuming water or coffee for 8wk, consuming food and fluid ad libitum (n=10/treatment). Coffee consumption was associated with lower weight gain and body fat percentage in both CH and HF (p<0.05). Oral glucose and insulin tolerance tests showed HF (p<0.05) but not coffee consumption to alter insulin action. Compared to CH, HF resulted in a reduction in Total Eubacteria levels in water but not coffee treatment (p<0.05). Lactobacillus was decreased in the HF‐water group but not HF‐coffee suggesting coffee had a protective effect. Alterations in the gut microbiome were supported by analysis of serum metabolites by proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) and gas chromatography mass spectrometry (GC‐MS). This data indicate that gut microbiota‐host metabolic interactions may mediate the beneficial effects of coffee on the development of T2D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».