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Enregistrement W3034869278 · doi:10.1017/s002966512000436x

Impact of proanthocyanidin-rich apple intake on gut microbiota composition and polyphenol metabolomic activity in healthy mildly hypercholesterolemic subjects

2020· article· en· W3034869278 sur OpenAlexaboutno aff
A. Koutsos, Marynka Ulaszewska, Kajetan Trôst, Jan Stanstrup, Letizia Mariani, Amanda Galvin, Tanya Braune, Francesca Fava, Elena Franciosi, Massimo Pindo, Matthias Scholz, Fulvio Mattivi, Kieran Tuohy, Julie A. Lovegrove

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraFood sciencePolyphenolProanthocyanidinFecesMetabolomicsBiologyComposition (language)PrebioticChemistryBiochemistryMicrobiologyAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Apples are a rich source of polyphenols and fiber. Proanthocyanidins (PAs), the largest polyphenolic class in apples, can reach the colon almost intact where they interact with the gut microbiota producing simple phenolic acids. These metabolites have the potential to modulate gut microbiota composition and activity and impact on host physiology. A randomized, controlled, crossover, dietary intervention study was performed to determine the broad effects of whole apple intake on fecal gut microbiota composition and activity. Forty heathy mildly hypercholesterolemic volunteers (23 women, 17 men), with a mean BMI (± SD) 25.3 ± 3.7 kg/m 2 and age 51 ± 11 years, consumed 2 apples/day (Renetta Canada, rich in PAs), or a sugar matched control apple beverage, for 8 weeks separated by a 4-week washout period in a random order. Fecal and 24-h urine samples were collected before and after each treatment. The broad effects of apple intake on fecal gut microbiota composition were explored by the high throughput sequencing (HTS) of 16S rRNA gene lllumina MiSeq sequencing (V3-V4 region). Sequencing data analysis was performed using the Quantitative Insight Into Microbial Ecology (QIIME) open-source pipeline version 1.9.1. Specific bacterial groups were also enumerated using the quantitative Fluorescence In Situ Hybridization (FISH). Furthermore, the potential formation of microbial polyphenol metabolites, after apple intake, was explored in urine using Liquid Chromatography (LC) High-Resolution Mass Spectrometry (HRMS) metabolomics. Preliminary analysis showed no changes in gut microbiota abundances measured by Illumina MiSeq, after correction for multiple testing. Apple intake significantly decreased Enterobacteriaceae population ( P = 0.04) compared to the control beverage, as determined with FISH. Twenty-four polyphenol microbial metabolites were identified in higher concentrations in the apple group ( P < 0.05) compared to the control, including valerolactones, valeric and phenolic acids. In conclusion, preliminary data suggest that the daily intake of 2 Renetta Canada apples significantly decreased Enterobacteriaceae population, a family known for its pathogenic members, in healthy mildly hypercholesterolemic subjects. Moreover, several polyphenol microbial metabolites were identified, suggesting that microbial activity is crucial and a prerequisite for the absorption of apple polyphenols, producing active metabolites with potential health benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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