Blueberry proanthocyanidins and anthocyanins improve metabolic health through a gut microbiota-dependent mechanism in diet-induced obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Blueberry consumption can prevent obesity-linked metabolic diseases, and it has been proposed that the polyphenol content of blueberries may contribute to these effects. Polyphenols have been shown to favorably impact metabolic health, but the role of specific polyphenol classes and whether the gut microbiota is linked to these effects remain unclear. We aimed to evaluate the impact of whole blueberry powder and blueberry polyphenols on the development of obesity and insulin resistance and to determine the potential role of gut microbes in these effects by using fecal microbiota transplantation (FMT). Sixty-eight C57BL/6 male mice were assigned to one of the following diets for 12 wk: balanced diet (Chow); high-fat, high-sucrose diet (HFHS); or HFHS supplemented with whole blueberry powder (BB), anthocyanidin (ANT)-rich extract, or proanthocyanidin (PAC)-rich extract. After 8 wk, mice were housed in metabolic cages, and an oral glucose tolerance test (OGTT) was performed. Sixty germ-free mice fed HFHS diet received FMT from one of the above groups biweekly for 8 wk, followed by an OGTT. PAC-treated mice were leaner than HFHS controls although they had the same energy intake and were more physically active. This observation was reproduced in germ-free mice receiving FMT from PAC-treated mice. PAC- and ANT-treated mice showed improved insulin responses during OGTT, and this finding was also reproduced in germ-free mice following FMT. These results show that blueberry PAC and ANT polyphenols can reduce diet-induced body weight and improve insulin sensitivity and that at least part of these beneficial effects are explained by modulation of the gut microbiota.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».