Impact of Dietary Fat on Murine Gut Microbiota and Fatty Liver
Notice bibliographique
Résumé
Overconsumption of fat‐rich diets is a potential risk for obesity and metabolic disease such as non‐alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Gut microbiota is an important factor that plays a role in regulating energy homeostasis and body weight control. An obesity‐associated gut microbiota can be induced by a high‐fat diet (HFD). Dietary intervention is one of the approaches for obesity management. The aim of our study was to investigate the impact of dietary fat intervention on the composition of gut microbiota. Male C57BL/6J mice were fed a control (10% kcal fat) or a HFD (60% kcal fat) for 7 weeks. A third group of mice was fed a HFD for 5 weeks followed by a control diet for 2 weeks (HFD + Control). DNA was extracted from cecal and colonic mucosa samples for amplification of V4 region of bacterial 16S rRNA genes and subjected to Illumina sequencing. Bioinformatics analyses were performed using QIIME. Statistical difference was determined by one‐way ANOVA and Permutational MANOVA at P < 0.05. At the end of 7 week trial, body weight gain of the control or the HFD+Control group was significantly lower than that of the HFD. Significant differences were observed on richness, abundance, diversity and functional properties of the gut microbiota in cecal and colonic mucosa between the control and the HFD group. The HFD+Control diet partially shifted microbiota profile to the control and reduced hepatic lipid accumulation. In conclusion, our results suggested that 5‐week HFD induced obesity‐associated microbiota. Withdrawal of HFD could prevent excess body weight gain and attenuated fatty liver while only partially restored the composition, diversity and profile of gut microbiota. Support or Funding Information The study was supported, in part, by NSERC, CIHR and St. Boniface Hospital Research Centre.
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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 | 0,001 |
| 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 ».