Amylose resistant starch (HAM‐RS2) supplementation increases the proportion of <i>Faecalibacterium</i> bacteria in end‐stage renal disease patients: Microbial analysis from a randomized placebo‐controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many of the deleterious effects associated with chronic kidney disease (CKD) are secondary to the resultant systemic inflammation. The gut microbial changes caused by CKD are thought to perpetuate systemic inflammation. Therefore, strategies aimed at modulating the gut microbiota may be helpful in reducing complications associated with CKD. We hypothesized that supplementation with high-amylose maize resistant starch type 2 (HAM-RS2) would beneficially alter the gut microbiome and lead to lower levels of systemic inflammation. METHODS: A double-blind, parallel, randomized, placebo-controlled trial was performed comparing dietary supplementation of HAM-RS2 with placebo in patients with end-stage CKD. Fecal microbial data were obtained from a subset of patients after DNA extraction and 16s sequencing. FINDINGS: Supplementation of HAM-RS2 led to a decrease in serum urea, IL-6, TNFα, and malondialdehyde (P < 0.05). The Faecalibacterium genus was significantly increased in relative abundance following HAM-RS2 supplementation (HAM-RS2-Day 0: 0.40 ± 0.50 vs. HAM-RS2-Day 56: 3.21 ± 4.97 P = 0.03) and was unchanged by placebo (Control-Day 0: 0.72 ± 0.72 vs. Control-Day 56: 0.83 ± 1.57 P = 0.5). DISCUSSION: Supplementation of amylose resistant starch, HAM-RS2, in patients with CKD led to an elevation in Faecalibacterium and decrease in systemic inflammation. Microbial manipulation in CKD patients by using the prebiotic fiber may exert an anti-inflammatory effect through an elevation in the bacterial genera Faecalibacterium.
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».