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Enregistrement W4281291801 · doi:10.1186/s13073-022-01053-7

Gut microbiota predicts body fat change following a low-energy diet: a PREVIEW intervention study

2022· article· en· W4281291801 sur OpenAlex
Ching Jian, Marta P. Silvestre, Danielle Middleton, Katri Korpela, Elli Jalo, David Broderick, Willem M. de Vos, Mikael Fogelholm, Mike William Taylor, Anne Raben, Sally D. Poppitt, Anne Salonen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandTerveyden ja hyvinvoinnin laitosOtto A. Malm LahjoitusrahastoSteno Diabetes Center CopenhagenSeventh Framework ProgrammeMcGill UniversityHelsingin Yliopisto
Mots-clésClinical nutritionGut floraIntervention (counseling)MedicinePhysiologyGerontologyBioinformaticsBiologyInternal medicineImmunologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low-energy diets (LEDs) comprise commercially formulated food products that provide between 800 and 1200 kcal/day (3.3-5 MJ/day) to aid body weight loss. Recent small-scale studies suggest that LEDs are associated with marked changes in the gut microbiota that may modify the effect of the LED on host metabolism and weight loss. We investigated how the gut microbiota changed during 8 weeks of total meal replacement LED and determined their associations with host response in a sub-analysis of 211 overweight adults with pre-diabetes participating in the large multicentre PREVIEW (PREVention of diabetes through lifestyle intervention and population studies In Europe and around the World) clinical trial. METHODS: Microbial community composition was analysed by Illumina sequencing of the hypervariable V3-V4 regions of the 16S ribosomal RNA (rRNA) gene. Butyrate production capacity was estimated by qPCR targeting the butyryl-CoA:acetate CoA-transferase gene. Bioinformatics and statistical analyses, such as comparison of alpha and beta diversity measures, correlative and differential abundances analysis, were undertaken on the 16S rRNA gene sequences of 211 paired (pre- and post-LED) samples as well as their integration with the clinical, biomedical and dietary datasets for predictive modelling. RESULTS: The overall composition of the gut microbiota changed markedly and consistently from pre- to post-LED (P = 0.001), along with increased richness and diversity (both P < 0.001). Following the intervention, the relative abundance of several genera previously associated with metabolic improvements (e.g., Akkermansia and Christensenellaceae R-7 group) was significantly increased (P < 0.001), while flagellated Pseudobutyrivibrio, acetogenic Blautia and Bifidobacterium spp. were decreased (all P < 0.001). Butyrate production capacity was reduced (P < 0.001). The changes in microbiota composition and predicted functions were significantly associated with body weight loss (P < 0.05). Baseline gut microbiota features were able to explain ~25% of variation in total body fat change (post-pre-LED). CONCLUSIONS: The gut microbiota and individual taxa were significantly influenced by the LED intervention and correlated with changes in total body fat and body weight in individuals with overweight and pre-diabetes. Despite inter-individual variation, the baseline gut microbiota was a strong predictor of total body fat change during the energy restriction period. TRIAL REGISTRATION: The PREVIEW trial was prospectively registered at ClinicalTrials.gov ( NCT01777893 ) on January 29, 2013.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle