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Enregistrement W3039504090 · doi:10.1017/jns.2020.15

A period of 10 weeks of increased protein consumption does not alter faecal microbiota or volatile metabolites in healthy older men: a randomised controlled trial

2020· article· en· W3039504090 sur OpenAlexaff
Sarah M. Mitchell, Elizabeth J. McKenzie, Cameron J. Mitchell, Amber M. Milan, Nina Zeng, Randall F. D’Souza, Farha Ramzan, Pankaja Sharma, Elizabeth A. Rettedal, Scott O. Knowles, Nicole C. Roy, Anders Sjödin, Karl‐Heinz Wagner, Justin M. O’Sullivan, David Cameron‐Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutritional Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSerono Symposia International FoundationEuropean CommissionUniversity of CambridgeMinistry of Business, Innovation and EmploymentAgResearch
Mots-clésGut floraFecesBiologyMicrobiomeFood scienceFermentationIngestionAnimal scienceAmplicon sequencingPhysiology16S ribosomal RNABacteriaMicrobiologyImmunologyEndocrinologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diet has a major influence on the composition and metabolic output of the gut microbiome. Higher-protein diets are often recommended for older consumers; however, the effect of high-protein diets on the gut microbiota and faecal volatile organic compounds (VOC) of elderly participants is unknown. The purpose of the study was to establish if the faecal microbiota composition and VOC in older men are different after a diet containing the recommended dietary intake (RDA) of protein compared with a diet containing twice the RDA (2RDA). Healthy males (74⋅2 (sd 3⋅6) years; n 28) were randomised to consume the RDA of protein (0⋅8 g protein/kg body weight per d) or 2RDA, for 10 weeks. Dietary protein was provided via whole foods rather than supplementation or fortification. The diets were matched for dietary fibre from fruit and vegetables. Faecal samples were collected pre- and post-intervention for microbiota profiling by 16S ribosomal RNA amplicon sequencing and VOC analysis by head space/solid-phase microextraction/GC-MS. After correcting for multiple comparisons, no significant differences in the abundance of faecal microbiota or VOC associated with protein fermentation were evident between the RDA and 2RDA diets. Therefore, in the present study, a twofold difference in dietary protein intake did not alter gut microbiota or VOC indicative of altered protein fermentation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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