Probiotic interventions promote metabolic health in high fat-fed hamsters in association with gut microbiota and endocannabinoidome alterations
Notice bibliographique
Résumé
Probiotics represent a promising tool to improve metabolic health, including lipid profiles and cholesterol levels. Modulation of the gut microbiome and the endocannabinoidome - two interrelated systems involved in several metabolic processes influenced by probiotics - has been proposed as a potential mechanism of action. This study establishes the impact of probiotics on metabolic health, gut microbiota composition and endocannabinoidome mediators in an animal model of hypercholesterolaemia. Syrian hamsters were fed either a low-fat low-cholesterol or high-fat high-cholesterol (HFHC) diet to induce hypercholesterolaemia and gavaged for 6 weeks with either Lactobacillus acidophilus CL1285, Lactiplantibacillus plantarum CHOL-200 or a combination of the two. Globally, probiotic interventions ameliorated, at least partially, lipid metabolism in HFHC-fed hamsters. The interventions, especially those including L. acidophilus, modified the gut microbiota composition of the small intestine and caecum in ways suggesting reversal of HFHC-induced dysbiosis. Several associations were observed between changes in gut microbiota composition and endocannabinoidome mediators following probiotic interventions and both systems were also associated with improved metabolic health parameters. For instance, potential connexions between the Eubacteriaceae and Deferribacteraceae families, levels of 2‑palmitoylglycerol, 2‑oleoylglycerol, 2‑linoleoylglycerol or 2‑eicosapentaenoylglycerol and improved lipid profiles were found. Altogether, our results suggest a potential crosstalk between gut microbiota and the endocannabinoidome in driving metabolic benefits associated with probiotics, especially those including L. acidophilus, in an animal model of hypercholesterolaemia.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».