MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953450397 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.893.6

Common Bean and Chickpea Supplemented Diets Beneficially Enhance the Colonic Microenvironment and Reduce Colitis‐Associated Inflammation

2016· article· en· W2953450397 sur OpenAlexaffabout
Krista A. Power, Jennifer M. Monk, Dion Lepp, Lindsay E. Robinson, Wenqing Wu, Christine M. Carey, Daniela Gräf, Adeel Hussain, L. McGillis

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColitisInflammatory bowel diseaseGoblet cellOccludinGut floraMucusMucin 2MucinCryptInflammationBarrier functionFood scienceBiologyImmunologyMedicineInternal medicineDiseaseTight junctionBiochemistryEpitheliumGene expressionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary impacts on the colonic microenvironment (microbiota and mucosal barrier) can play an important role in modulating gut‐associated inflammatory diseases, such as inflammatory bowel disease (IBD).Pulses, such as common beans and chickpeas, are rich sources of gut health promoting bioactives, including non‐digestible fermentable carbohydrates and phenolics, however, research demonstrating whole pulse effects on the colonic microenvironment and subsequent inflammatory pathologies, are lacking. Our objectives were to determine the effects of cooked bean and chickpea diets on critical aspects of colon health (microbiota activity and community structure, and colonic epithelial barrier integrity and function) and subsequent effects on disease severity following colitis‐associated mucosal injury. In study 1, male C57Bl/6 mice were fed a 20% cooked black bean flour supplemented diet (BB) or an isocaloric control diet (CON) for 3 weeks, followed by exposure to dextran sodium sulphate (DSS, 2% w/v, 5d) to test the ability of BB to prime the colon and attenuate the severity of colitis‐induced damage mimicking IBD. In study 2, a similar study design was used except mice were fed CON or diet supplemented with 20% cooked chickpeas. Prior to DSS‐exposure (healthy mice; n=10/diet), BB diet increased i) colon crypt height, goblet cell number, and mucus production, ii) mRNA expression of MUC1‐3, RELMβ, REG3γ, IgA, occludin and JAM‐A, and iii) reduced serum LPS levels compared to CON, indicative of enhanced antimicrobial defense and gut barrier integrity. Furthermore, compared to CON, BB consumption i) increased microbial‐derived cecal short chain fatty acids (SCFAs) acetate, butyrate, and propionate, and ii) altered the colonic microbial community structure (increased Prevotellaceae, Porphyromonadaceae, and S24‐7 and reduced Rikenellaceae, Lachnospiraceae, Streptococcaceae, Erysipelotrichaceae, Peptococcaceae, and Peptostreptococcaceae), as measured by fecal 16S rRNA sequencing. During colitis (n=10/diet), BB‐fed mice had increased colonic mRNA expression of microbial‐responsive and epithelial barrier integrity promoting genes (MUC1‐3, RELMβ, and TFF3) and reduced colonic pro‐inflammatory mediator production (IL‐1β, IL‐6, IFN‐γ, and TNF‐α). Similar effects of chickpea supplementation were observed in healthy (enhanced mucosal barrier and microbial activity and altered microbial community structure) and colitic mice (reduced disease severity). In conclusion, pulse supplementation resulted in an improved colonic microenvironment as demonstrated by beneficial changes to the microbial community structure and activity, and increased colonic mucosal barrier integrity. This led to an attenuation of colonic damage following DSS‐induced colitis. Therefore, regular consumption of pulse foods may beneficially prime the colonic microenvironment to better respond to inflammatory insults which can mitigate development and severity of inflammation‐associated colonic diseases. Support or Funding Information ORF; AAFC‐Pulse Canada

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207