Dietary fiber combinations to mitigate the metabolic, microbial, and cognitive imbalances resulting from diet‐induced obesity in rats
Notice bibliographique
Résumé
Dietary fiber promotes a healthy gut microbiome and shows promise in attenuating the unfavorable microbial changes resulting from a high-fat/sucrose (HFS) diet. High-fiber diets consisting of oligofructose alone (HFS/O) or in combination with β-glucan (HFS/OB), resistant starch (HFS/OR), or β-glucan and resistant starch (HFS/OBR) were fed to diet-induced obese rats for 8 weeks to determine if these fibers could attenuate the obese phenotype. Only the HFS/O group displayed a decrease in body weight and body fat, but all fiber interventions improved insulin sensitivity and cognitive function. The HFS/O diet was the least effective at improving cognitive function and only the HFS/OB group showed improvements in glucose tolerance, thus highlighting the differential effects of fiber types. Hippocampal cytokines (IL-6, IL-10) were more pronounced in the HFS/OB group which coincided with the most time spend in the open arms of the elevated plus maze. All fiber groups showed an increase in beneficial Bifidobacterium and Lactobacillus abundance while the HFS group showed higher abundance of Clostridium. Fecal microbiota transplant from fiber-treated rats into germ-free mice did not alter body composition in the mice but did result in a higher abundance of Bacteroides in the HFS/O and HFS/OB groups compared to HFS. The HFS/OB recipient mice also had higher insulin sensitivity compared to the other groups. This study highlights the influence of dietary fiber type on metabolic and cognitive outcomes suggesting that the type of supplementation (single or combined fibers) could be tailored to specific targeted outcomes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».