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Enregistrement W3171181015 · doi:10.1093/cdn/nzab054_026

Effects of Industrial and Ruminant Trans-fatty Acids-Enriched Diet on Fecal Microbiome and Short Chain Fatty Acid Metabolites of C57BL/6 Mice

2021· article· en· W3171181015 sur OpenAlexaff
Farzad Mohammadi, Emma Tolsdorf, Karine Greffard, Élodie Chotard, Jean‐François Bilodeau, Jane A. Foster, Nicolas Bertrand, Iwona Rudkowska

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLecithinRelative species abundanceFatty acidFood scienceShort-chain fatty acidLactobacillusFecesChemistryMicrobiomeBiologyBiochemistryMicrobiologyAbundance (ecology)ButyrateFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We hypothesized that the intake of industrially originated trans-fatty acids (elaidic acid (EA trans 18: 1n-9)) and ruminant trans fatty acids (trans-palmitoleic acid (TPA t16:1 n-7)) will differentially modify gut microbiota and short-chain fatty acids (SCFA) profiles. The objective is to compare the long- and short-term effects of EA and TPA on the fecal microbiome and SCFAs profiles in mice. Forty C57BL/6 mice were divided to 4 groups. Each group was given one of the following 4 formulations in the drinking water: lecithin nanovesicles, nanovesicles containing either lecithin with EA or TPA (86:14 (w/w)) or water alone (control) for 28 days with a normal fat diet. Fecal samples were collected at days 0, 7 and 28. Gut microbiota profiles were determined by 16S rRNA gene sequencing. SCFAs were measured by headspace gas chromatography coupled to a single quadrupole mass spectrometer. Baseline data (relative abundance of bacteria or levels of SCFAs) was pooled and then compared with data from day 7 or day 28 for each formulation. After 7 days of lecithin, 16S rRNA analysis revealed an increase in the relative abundance of Lactobacillus. After 28 days of lecithin, an increase in the relative abundance of Lactobacillus, Erysipelotrichaceae, and Enterobacteriaceae together with a decrease in Bacteroidaceae was observed. Further, a tendency to increase level of butyric acid (P = 0.053) was observed after 28 days of lecithin. After 7 days of EA, an increase in the relative abundance of Lactobacillus, whereas a decrease in the relative abundance of Parabacteroides, Bacteroides, Rumininococcaceae, Lachnospiraceae and Peptococcaceae was observed. After 7 days of TPA, results show a decreased level of isovaleric acid (P = 0.04) and valeric acid (P = 0.03). After 28 days of TPA, data demonstrates an increase in the level of butyric acid (P = 0.01) and propionic acid (P = 0.01). Water intake for 28 days decreased the level of valeric acid (P = 0.02). Consumption of industrial and ruminant trans-fatty acids modify differentially bacterial taxa present in the gut microbiome and SCFA profiles. NSERC, CMDO.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,740

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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'admission1
Résumé présentoui

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