Jaboticaba (Myrciaria jaboticaba) powder consumption improves the metabolic profile and regulates gut microbiome composition in high-fat diet-fed mice
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of a high-fat diet can cause metabolic syndrome and induces host gut microbial dysbiosis and non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). We evaluated the effect of polyphenol-rich jaboticaba peel and seed powder (JPSP) on the gut microbial community composition and liver health in a mouse model of NAFLD. Three-month-old C57BL/6 J male mice, received either a control (C, 10% of lipids as energy, n = 16) or high-fat (HF, 50% of lipids as energy, n = 64) diet for nine weeks. The HF mice were randomly subdivided into four groups (n = 16 in each group), three of which (HF-J5, HF-J10, and HF-J15) were supplemented with dietary JPSP for four weeks (5%, 10%, and 15%, respectively). In addition to attenuating weight gain, JPSP consumption improved dyslipidemia and insulin resistance. In a dose-dependent manner, JPSP consumption ameliorated the expression of hepatic lipogenesis genes (AMPK, SREBP-1, HGMCoA, and ABCG8). The effects on the microbial community structure were determined in all JPSP-supplemented groups; however, the HF-J10 and HF-J15 diets led to a drastic depletion in the species of numerous bacterial families (Bifidobacteriaceae, Mogibacteriaceae, Christensenellaceae, Clostridiaceae, Dehalobacteriaceae, Peptococcaceae, Peptostreptococcaceae, and Ruminococcaceae) compared to the HF diet, some of which represented a reversal of increases associated with HF. The Lachnospiraceae and Enterobacteriaceae families and the Parabacteroides, Sutterella, Allobaculum, and Akkermansia genera were enriched more in the HF-J10 and HF-J15 groups than in the HF group. In conclusion, JPSP consumption improved obesity-related metabolic profiles and had a strong impact on the microbial community structure, thereby reversing NAFLD and decreasing its severity.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».