A systematic review of the effect of dietary pulses on microbial populations inhabiting the human gut
Notice bibliographique
Résumé
Pulses are dry leguminous crops consisting of beans, lentils, chickpeas, and peas. They are a broad category of food that are often aggregated when their contribution to healthy dietary patterns are disseminated. However, the different genera and varieties of pulses vary in composition and are consumed in different amounts, largely dictated by geographic region and ethnicity. Given the number of pulse-derived components, including fibre, that have the capacity to alter the composition of the gut microbiome, the objective of this study was to systematically review dietary pulses and pulse-derived ingredients as a broader food group, to determine their effect on gut microbiota in humans. Major scientific databases were used to conduct the search, which spanned from 1990 until February 2019. The search strategy identified 2,444 articles and five studies were included in this analysis. Two studies used whole pulses (chickpeas and pinto beans), one study used cooked navy bean powder, and the two remaining studies used pulse-derived fibre (lupin or yellow pea hulls). Although inconsistent, some studies demonstrated that whole pulses (pinto beans and chickpeas), cooked navy bean powder, and pulse-derived fibre (lupin kernel fibre), did impose changes to the microbiota that inhabit the human large intestine. However, there was considerable variability concerning the methodologies and endpoints used to decipher the observed effects on the abundance, diversity, and/or richness of specific microbiota or the microbiome. More extensive human studies that directly link the effects of specific types of pulses on the gastrointestinal microbial environment to health outcomes in the host are required.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».