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Enregistrement W3007806060 · doi:10.1093/jcag/gwz047.222

A223 THE GEM PROJECT: ASSOCIATIONS OF DIETARY PATTERNS WITH MICROBIOME AND FECAL CALPROTECTIN IN HEALTHY FIRST-DEGREE RELATIVES OF CROHN’S DISEASE PATIENTS

2020· article· en· W3007806060 sur OpenAlexaff
Gila Sasson, J Raygoza Garay, Williams Turpin, Namita Power, Michelle I. Smith, David S. Guttman, Ken Croitoru

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeFecesCalprotectinBiologyGut floraDiseaseMediterranean dietGut microbiomeFirst-degree relativesImmunologyMedicinePhysiologyInflammatory bowel diseaseInternal medicineGeneticsEcologyFamily history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Crohn’s disease (CD) is thought to be due to an interaction between environmental factors and the gut microbiome that activates an immune response in genetically susceptible hosts. Epidemiologic studies suggest diet is an important variable in CD development; however, little is known about the mechanism by which diet contributes to pathogenesis. It has recently been shown that diet plays a substantial role in shaping microbiome composition (MC). We hypothesize that specific diet patterns are associated with differences in MC that may be related to CD risk. Aims To characterize associations between diet patterns with MC and fecal calprotectin (FC) in healthy first-degree relatives (FDR’s) of CD patients in the Genetic, Environmental, Microbial (GEM) Project. Methods A validated food frequency questionnaire (FFQ) was used to assess diet for North American FDR’s at recruitment. Each question was summarized as a score based on weekly consumption frequency. The Dirichlet method of unsupervised clustering was used to generate dominant diet clusters. Diet-microbiome associations were assessed using the two-part microbiome model. Stool microbiota at recruitment was characterized by 16s RNA sequencing of V4 region using MiSeq platform. Baseline FC was measured by BUHLMANN ELISA test. Results 2766 FDR’s had FFQ’s at recruitment; mean age 18.52 years, 53% female. The Dirichlet method identified 4 clusters, some of which resembled known diet patterns: Superbowl (mainly organ meats, non-red meat, beer, spirits), High Carbohydrate (HC), Mediterranean (MD) and Western (WD) diets. HC was associated with increased relative abundance of V. veillonella (P=2.68E-4). Both HC and MD were associated with decreased abundance of E. klebsiella (P=2.64E-5 and P=1.02E-5 respectively). WD was associated with decreased abundance of L. dorea (P=5.74E-5), a genus considered high risk for CD. A per question analysis demonstrated significant associations between several taxa and individual foods. Diet clusters were then correlated with FC, and a decrease in FC was observed with MD (estimate -16.96, P=0.012). There were no associations with FC in a per question analysis. Conclusions Dominant dietary patterns and certain individual foods are associated with specific gut MC. As well, MD is inversely associated with FC and therefore has potential use as an intervention for lowering inflammation. Understanding relationships between diet, MC and FC in individuals at high risk for CD would be beneficial in defining new dietary strategies in predictably modulating future risk of CD. Funding Agencies CCCHelmsley Charitable Trust

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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