Metabolites, gene expression, and gut microbiota profiles suggest the putative mechanisms via which dietary creatine increases the serum taurine and g-ABA contents in Megalobrama amblycephala
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High carbohydrate diets can affect the growth and metabolism of fish; e.g. decrease the concentration of liver betaine and cause disturbances in the creatine pathway, and damage the liver. Previous studies have shown that dietary betaine can effectively alleviate these negative effects. The aim of this study was to explore the effects of creatine on growth performance, liver health status, metabolites and gut microbiota in M. amblycephala. The results showed that supplementing creatine and betaine together reduced the feed conversion ratio significantly (P < 0.05, compared to CD and HCD) and improved liver health (compared to HCD). Compared with the BET group, dietary creatine significantly increased the abundances of Firmicutes, Bacteroidota, ZOR0006 and Bacteroides, and decreased the abundances of Proteobacteria, Fusobacteriota, Vibrio, Crenobacter, and Shewanella in the CRE1 group. Dietary creatine increased the content of taurine, arginine, ornithine, γ-aminobutyric acid (g-ABA) and creatine (CRE1 vs. BET group), and the expression of creatine kinase (ck), sulfinoalanine decarboxylase (csad), guanidinoacetate N-methyltransferase (gamt), glycine amidinotransferas (gatm), agmatinase (agmat), diamine oxidase1 (aoc1), and glutamate decarboxylase (gad) in the CRE1 group. Overall, these results suggested that dietary supplementation of creatine (0.5% − 2%) did not affect the growth performance, but it altered the gut microbial composition at the phylum and genus levels; it also increased the serum content of taurine by enhancing the activities of creatine metabolism and the CSA pathway, and increased the serum content of g-ABA by enhancing the activities of arginine metabolism, putrescine synthesis, and synthesis of g-ABA.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».