Physical <scp>activity‐induced</scp> alterations of the gut microbiota are <scp>BMI</scp> dependent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physical inactivity is one of the leading causes of chronic metabolic disease including obesity. Increasing physical activity (PA) has been shown to improve cardiometabolic and musculoskeletal health and to be associated with a distinct gut microbiota composition in trained athletes. However, the impact of PA on the gut microbiota is inconclusive for individuals performing PA in their day‐to‐day life. This study examined the role of PA and hand‐grip strength on gut microbiome composition in middle‐aged adults (40–65 years, n = 350) with normal (18.5–24.9 kg/m 2 ) and overweight (25–29.9 kg/m 2 ) body mass index (BMI). PA was recorded using the International Physical Activity Questionnaire, and hand‐grip strength was measured using a dynamometer. Serum samples were assessed for lipidomics while DNA was extracted from fecal samples for microbiome analysis. Overweight participants showed a higher concentration of triacylglycerols, and lower concentrations of cholesteryl esters, sphingomyelin, and lyso‐phosphotidylcholine lipids ( p < .05) compared with those with normal BMI. Additionally, overweight participants had a lower abundance of the Oscillibacter genus ( p < .05). The impact of PA duration on the gut microbiome was BMI dependent. In normal but not overweight participants, high PA duration showed greater relative abundance of commensal taxa such as Actinobacteria and Proteobacteria phyla, as well as Collinsella and Prevotella genera ( p < .05). Furthermore, in males with normal BMI, a stronger grip strength was associated with a higher relative abundance of Faecalibacterium and F. prausnitzii ( p < .05) compared with lower grip strength. Taken together, data suggest that BMI plays a significant role in modeling PA‐induced changes in gut microbiota.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».