Faecal microbiota from patients with cirrhosis has a low capacity to ferment non‐digestible carbohydrates into short‐chain fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cirrhosis is associated with dysbiosis, but its functional consequences are still largely unknown. Short-chain fatty acids (SCFAs) account for physiological interactions between the gut microbiota and host. Our aim was to assess the impact of cirrhotic dysbiosis on the production of SCFAs. METHODS: Seventeen patients with cirrhosis and 17 controls were selected. Microbiota composition in faecal samples was assessed by next-generation 16S rRNA gene sequencing. SCFAs were measured with GC-MS in faecal samples and after in vitro batch fermentations using arabinoxylan, resistant starch, pectin, and lactulose as substrates. RESULTS: Among the 17 cirrhotic patients (mean age 58, eight males), six, nine and two were, respectively, Child-Pugh class A, B and C. Eleven patients were on oral antibiotics, 11 on lactulose and 13 on proton pump inhibitors. Cirrhotic patients showed marked differences in the composition and diversity of gut microbiome when compared to controls, that were more pronounced with increased severity. Stool samples from cirrhotic patients showed lower SCFAs content and reduced capacity to produce SCFAs in batch fermentations, with butyrate production being the most abnormal. These functional aberrancies were more pronounced with greater liver disease severity. Abundance of Ruminococcus faecis (in family Ruminococcaceae), Faecalicatena fissicatena and Fusicatenibacter saccharivorans (in family Lachnospiraceae) was positively correlated with the SCFAs production. CONCLUSION: Cirrhotic dysbiosis is associated with a decreased capacity to ferment non-digestible carbohydrates into SCFAs, especially into butyrate. These functional abnormalities are more pronounced as disease progresses. These results might inform the design of gut-targeted therapies for cirrhosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».