Effects of a Microbiome Restoration Strategy on Metabolic Markers in Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Industrialization has increased chronic disease prevalence, potentially due to lifestyle-induced disruptions of the gut microbiome. Decreased intake of dietary fibers is likely a key factor as they play an important role in chronic disease prevention and are growth substrates for the gut microbiota. Strategies that restore microbiome diversity, such as reintroducing health-promoting bacterial species and microbiota accessible carbohydrates (MACs), have been proposed to improve health but have not yet been systematically tested. The objective of this study was to determine the effects of a microbiome restoration strategy on metabolic markers in healthy adults. Using a randomized controlled pilot study, 30 subjects consumed either a MAC-rich diet or their usual diet for three weeks each in a crossover fashion, with a three-week washout following each diet period. Participants were further divided into three groups and consumed either a single dose of one of two Limosilactobacillus reuteri strains, a rare species in industrialized microbiomes, or a placebo on day four of each diet period. Metabolic markers (standard lipid panel, glucose, insulin, C-reactive protein (CRP)) were assessed in blood collected at the start and end of each diet period. Data were analyzed using repeated measures ANOVA. Compared to baseline, the MAC-rich diet induced substantial metabolic changes, as it reduced total cholesterol (P < 0.0001), low density lipoprotein cholesterol (P < 0.0001), high density lipoprotein (HDL) cholesterol (P < 0.0001), non-HDL cholesterol (P < 0.0001), and glucose (P < 0.01). Other metabolic markers, such as insulin and CRP, were not significantly affected. Though the MAC-rich diet increased L. reuteri persistence in the gut for eight days (P < 0.05), the metabolic effects were independent of L. reuteri supplementation. Our results show that a MAC-rich diet significantly benefited metabolic markers and transiently enhanced the persistence of a lost bacterial species in the gut. Ongoing analyses are exploring how the gut microbiome specifically contributes to the observed health effects of the MAC-rich diet. This work was supported by the Weston Family Microbiome Initiative, CIHR, Alberta Innovates Postgraduate Fellowship, and Science Foundation Ireland.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».