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Enregistrement W3035683998 · doi:10.1017/s0029665120004474

Breath volatile compounds and conjugated polyunsaturated fatty acids as metabolic biomarkers reflecting the interaction between chitin-glucan and the gut microbiota.

2020· article· en· W3035683998 sur OpenAlexaff
Julie Rodriguez, Audrey M. Neyrinck, Julie‐Anne Nazare, Zhengxiao Zhang, Benjamin Seethaler, Cándido Robles Sánchez, Giulio G. Muccioli, Véronique Maquet, Stephan C. Bischoff, Jens Walter, Martine Laville, Nathalie M. Delzenne

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGut floraRoseburiaButyrateFood sciencePolyunsaturated fatty acidMicrobiomeFatty acidVaccenic acidChemistryMethanethiolBiochemistryChitinBiologyFermentationConjugated linoleic acidLactobacillusOrganic chemistryLinoleic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Dietary fibers (DF) are considered as beneficial nutrients for health. Current data suggest that their interaction with the gut microbiota largely contributes to their physiological effects. The FiberTAG project (1) innovates in searching for new biomarkers reflecting the health effect of dietary fibers, including chitin-glucan (CG, extracted from the fungal exoskeleton Aspergillus niger ). CG improves metabolic disorders associated with obesity in mice, but its effect on gut microbiota composition and function has never been evaluated in vivo in humans. Materials and Methods CG (KitoZyme, Belgium) was given to healthy volunteers (n = 15), during three weeks (4.5g/day). Volatile Organic Compound (VOC) metabolites released in breath were analyzed using SYFT methodology. Fatty acid (FA) profiling was assessed in stool samples, by gas-liquid chromatography (2) . The gut microbiome was analyzed by Illumina sequencing (V5-V6 region of 16S rRNA). Results Three weeks of CG supplementation was well tolerated and lead to changes in the kinetics of breath VOC, especially the short-chain fatty acid, alcohols and alkanes. Fecal vaccenic acid, produced upon the bacterial metabolism of fatty acids, was significantly increased by CG. Several bacterial genera were correlated with breath VOC (i.e. 2 methylbutyric acid and RuminococcaceaeUCG005 ). Moreover, Roseburia , often presented as a butyrate producer, was positively correlated with the production of a rumenic acid isomer “ cis -9, cis- 11-18:2”. Discussion We show that breath VOC analysis, a non-invasive methodology, reveals characteristics of microbiota-CG interactions. We also show that CG selectively changes the profile of FA metabolites, in favor of vaccenic acid, another bioactive metabolite produced by Roseburia , prone to act on host physiology. This study will help to establish a set of new biomarkers linking insoluble DF and gut microbiota, with focus on their interest in human health.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,422

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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