Gut Microbiota Composition is Associated with Responses to Peanut Intervention in Multiple Parameters Among Adults with Metabolic Syndrome Risk
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Peanuts are widely consumed as a meal ingredient and a snack, and are commonly considered as a healthy food based on their nutrient profile. Peanut consumption has been associated with a lower risk of metabolic syndrome (MetS) in epidemiological studies. This study aims to investigate whether consuming peanuts affects the gut microbiota in adults with risk of MetS and whether the intervention effect of peanuts is associated with gut microbiota composition. METHODS AND RESULTS: This study analyzes the gut microbiota of subjects from a 12-week randomized clinical trial comparing consumption of either peanuts or isocaloric carbohydrate bars. It is observed that there is high inter-individual variability on multiple clinical and anthropometrical parameters in response to peanut consumption. Meanwhile, the gut microbiota composition is also highly person-specific and have minor changes when compared laterally or longitudinally. This study employs a machine-learning algorithm and establishes prediction models using the microbiome data and the responsiveness data of different parameters in subjects with peanut intervention. As a result, it is found that the improvement of MetS risk and numerous parameters, including diastolic blood pressure, body weight, waist circumference, and fasting blood glucose level can be predicted for responsiveness with high accuracy that has a value of area under curve over 0.70 by receiver operating characteristic analysis. CONCLUSION: Together, the findings of this study suggest that individual gut microbiota configuration may modulate host metabolism and alter an individual's response to peanut intervention, thus highlighting the importance of personalized nutrition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».