The Impact of Ketogenic Diet on Colorectal Cancer Progression and the Co-evolution of Gut Microbiota: A Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: To date, the ketogenic diet (KD) has been shown to improve certain health conditions such as seizure. These positive effects have been partly mediated through the gut microbiome. However, research on KD’s impact on colorectal cancer (CRC) and the gut microbiome of cancer patients that use KD has been scant. This study aims to investigate the role of KD in the co-evolution of gut microbial composition and CRC progression. We hypothesize that KD alters overall species diversity through either elimination of harmful bacterial genera or perpetuation of beneficial gut microbiota which could ultimately be the mechanism underlying positive CRC outcomes. Methods: In order to test this hypothesis, we propose a murine study using ApcMin/+ (multiple intestinal neoplasia) CRC mouse models in C57BL/6J background. The mice will either be given normal chow (control group) or KD (87% fat) for 8 weeks. Mice will be euthanized at the end of the experiment and analyzed in terms of polyp size and polyp number in the small intestine and colon. Frozen colon tissue will also be used to extract mRNA for quantitative polymerase chain reaction (qPCR) analysis of TH17 cytokine production. Gut microbiome composition will be analyzed by sequencing of 16S rRNA genes. To compare microbiome structure between diet groups, alpha diversity will be used to measure the differences in gut microbial structure in the control and experimental groups. Results: We would expect that mice fed a KD would have altered microbiota diversity, a decreased level of cytokine production, as well as fewer and smaller polyps (as measured in the small intestine and colon). Discussion: Analysis of the gut microbiota post-treatment, in conjunction with assessment of cytokine levels will help to set correlations between microbial gut activity and CRC progression. Conclusion: The results of this experiment could give insight into the impact of KD on development and progression of CRC; which could be used to develop therapeutic or dietary interventions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,007 |
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 ».