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Enregistrement W3170297664 · doi:10.1093/cdn/nzab054_002

Effects of a Microbiome Restoration Strategy on Metabolic Markers in Healthy Adults

2021· article· en· W3170297664 sur OpenAlexaffabout
Anissa M. Armet, Fuyong Li, Tianna Rusnak, Janis Cole, Adele Gagnon, Catherine J. Field, Carla M. Prado, Jens Walter

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeCholesterolCrossover studyPhysiologyBiologyInsulinInternal medicineMedicinePlaceboEndocrinologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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