A234 IN VITRO GUT MICROBIOME AND METABOLITE RESPONSES TO RESISTANT STARCH ARE INDIVIDUALIZED
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gut microbes degrade and ferment resistant starch (RS) into metabolites that help maintain gut homeostasis. Clinical trials have evaluated RS for various health conditions, but individuals respond to RS with profound variability. The reason for this variability is unclear. Aims Using in vitro culturing methods and multi-omic analyses, we hypothesize that individuals will elicit variable responses to RS with respect to overall fermentation, bacterial composition, short chain acid production, and metabolite flux. Methods As part of an ongoing clinical trial, we have selected 4 pediatric patients with inflammatory bowel disease to better understand microbiome-RS interactions. We cultured stools anaerobically using a high-throughput platform (“RapidAIM”) with 9 different pre-digested RS. After 18-hour incubations, media supernatants were used to measure pH and perform targeted and semi-targeted metabolomic analyses with a panel of 116 compounds. Bacterial pellets were isolated for 16S rRNA gene sequencing analyses to evaluate changes in microbiome compositions. Data were analyzed with generalized linear mixed models, principal component analysis (PCA), random forest (RF) classification with feature selection, and network construction with graphical lasso. Results Changes in several microbiome parameters were different across individuals, including the magnitude of pH changes, metabolite signatures, and relative abundances of important bacterial taxa. Bacterial species known to degrade RS were more abundant in individuals showing stronger RS fermentation. Inter-individual discrimination was accomplished with PCA and RF, from which we could identify metabolite signatures. The robustness of microbiome networks corresponded to RS fermentation and butyrate production. Conclusions We report a novel perspective on how individuals respond to RS’ differently. Butyrate remains an important hub of the microbiome architecture with respect to RS fermentation. Future work will interrogate the roles of individualized metabolomic responses on host physiology. In vivo responses to RS are being evaluated in an ongoing clinical trial. Funding Agencies CCC, CIHRGenome Ontario, Genome Canada
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».