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Enregistrement W4389007529 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.1027.5

Cardiorespiratory Fitness as a Predictor of Intestinal Microbial Diversity and Distinct Metagenomic Functions

2016· article· en· W4389007529 sur OpenAlexaffabout
Mehrbod Estaki, Jason Pither, Peter Baumeister, Jonathan P. Little, SK Gill, Sanjoy Ghosh, Ahmadi-Vand Zahra, Katelyn R. Marsden, Deanna L. Gibson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiorespiratory fitnessGut floraBiologyMetagenomicsFecesDysbiosisIrritable bowel syndromeContext (archaeology)BacteroidesAlpha diversitySpecies richnessPhysiologyInternal medicineEcologyMedicineGeneticsImmunologyBacteriaGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objective An imbalance between harmful and beneficial bacteria in the gut, termed dysbiosis, has been associated with a variety of illnesses. In specific, reduced community diversity has been implicated in various conditions such as inflammatory bowel disease, colorectal cancer, and irritable bowel syndrome amongst others. The role of physical fitness in the context of gut microbial community in humans is currently not known. A recent study of elite athletes suggested a positive association between fitness and microbial diversity in humans, however due to extreme dietary differences amongst the groups, disentangling the respective influences of fitness versus diet was not possible. Hence, we analyzed the gut microbiota of healthy subjects with varying cardiorespiratory fitness (CRF) levels with similar diets in order to isolate the relationship between fitness and microbial composition. Methods 22 males and 19 healthy females of similar age, BMI, and diets participated in this study. The subjects’ aerobic capacities were determined using a standard peak oxygen uptake (VO2peak) test, considered the gold standard of CRF. High‐throughput sequencing of the 16S rRNA of fecal microbiota were carried using the Illumina platform. Fecal short‐chain fatty acids (SCFA) were analysed using gas chromatography. Results The primary findings from this study showed that VO2peak was positively correlated with gut species richness (P=0.01, B‐coefficient=5.35) and can predict over 20% of the observed variability, while keeping all other factors constant, including diet. Further, protein intake but not VO2peak was significantly associated with changes in beta‐diversity, correlating strongly with Bacteroides genus. VO2peak was a significant factor in explaining variability of the microbiomes predicted metagenomic functions, aligning positively with genes related to bacterial chemotaxis and motility, and negatively with lipopolysaccharide biosynthesis. Of all SCFA analysed, VO2peak was positively correlated with only butyrate, known for its role in promoting gut health. Conclusions Results from this study show that CRF is correlated with increased microbial diversity in healthy humans and that the associated changes are anchored around a set of functional cores rather than specific taxa. The microbial profiles of those with high CRF levels favor the production of the beneficial SCFA, butyrate. As increased microbiota diversity and butyrate production is associated with overall host health, our findings warrant further research in the use of exercise prescription as an adjuvant therapy in combating dysbiosis‐associated diseases. Support or Funding Information This project was funded by the Natural Sciences & Engineering Research Council (NSERC) of Canada

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 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)0,000
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 enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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