The Gut Microbiome Strongly Mediates the impact of Lifestyle combined variables on Cardiometabolic Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual lifestyle factors moderately impact the gut microbiome and host biology. This study explores whether their combined influence significantly alters the gut microbiome and determines the mediating role of the gut microbiome in the links between lifestyle and phenomes. Analyzing 1,643 individuals from the Metacardis European study, we created a non-exhaustive composite lifestyle score (QASD score) incorporating diet quality and diversity, physical activity and smoking. This score shows higher explanatory power for microbiome composition variation compared to individual lifestyle variables. It positively associates with microbiome gene richness, butyrate-producing bacteria, and serum metabolites like Hippurate linked metabolic health. It inversely associates with Clostridium bolteae and Ruminococcus gnavus, serum branched-chain amino acids and dipeptides observed in chronic diseases. Causal inference analyses found 135 cases where the microbiome mediates >20% of QASD score effects on host metabolome. Microbiome gene richness also emerged as a strong mediator in the QASD score’s impact on markers of host glucose metabolism (27.3% of the effect on HOMA- IR), despite bidirectional associations between the microbiome and clinical phenotypes. This study emphasizes the importance of combining lifestyle factors to understand their collective contribution to the gut microbiota and the mediating effects of the gut microbiome on the impact of lifestyle on host metabolic phenotypes and metabolomic profiles.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».