Composition and Functions of the Gut Microbiome in Pediatric Obesity: Relationships with Markers of Insulin Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome is hypothesized to play a crucial role in the development of obesity and insulin resistance (IR); the pathways linking the microbiome to IR in pediatrics have yet to be precisely characterized. We aimed to determine the relationship between the gut microbiome composition and metabolic functions and IR in children with obesity. In a cross-sectional study, fecal samples from children with obesity (10-16 years old) were collected for taxonomical and functional analysis of the fecal microbiome using shotgun metagenomics. The homeostatic model assessment for insulin resistance (HOMA-IR) was determined using fasting glucose and insulin. Associations between HOMA-IR and α-diversity measures as well as metabolic pathways were evaluated using Spearman correlations; relationships between HOMA-IR and β-diversity were assessed by permutational multivariate analysis of variance. Twenty-one children (nine males; median: age = 12.0 years; BMI z-score = 2.9; HOMA-IR = 3.6) completed the study. HOMA-IR was significantly associated with measures of α-diversity but not with β-diversity. Children with higher HOMA-IR exhibited lower overall species richness, Firmicutes species richness, and overall Proteobacteria species Shannon diversity. Furthermore, HOMA-IR was inversely correlated with the abundance of pathways related to the biosynthesis of lipopolysaccharides, amino acids, and short-chain fatty acids, whereas positive correlations between HOMA-IR and the peptidoglycan biosynthesis pathways were observed. In conclusion, insulin resistance was associated with decreased microbial α-diversity measures and abundance of genes related to the metabolic pathways. Our study provides a framework for understanding the microbial alterations in pediatric obesity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».