Analysis of Human Faecal Host Proteins: Responsiveness to 10-Week Dietary Intervention Modifying Dietary Protein Intake in Elderly Males
Notice bibliographique
Résumé
Faecal proteomics targeting biomarkers of immunity and inflammation have demonstrated clinical application for the identification of changes in gastrointestinal function. However, there are limited comprehensive analyses of the host faecal proteome and how it may be influenced by dietary factors. To examine this, the Homo sapiens post-diet proteome of older males was analysed at the completion of a 10-week dietary intervention, either meeting the minimum dietary protein recommendations (RDA; n = 9) or twice the recommended dietary allowance (2RDA, n = 10). The host faecal proteome differed markedly between individuals, with only a small subset of proteins present in ≥ 60% of subjects (14 and 44 proteins, RDA and 2RDA, respectively, with only 7 common to both groups). No differences were observed between the diet groups on the profiles of host faecal proteins. Faecal proteins were detected from a wide range of protein classes, with high inter-individual variation and absence of obvious impact in response to diets with markedly different protein intake. This suggests that well-matched whole food diets with two-fold variation in protein intake maintained for 10 weeks have minimal impact on human faecal host proteins.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».