Microbial Features Linked to Medication Strategies in Cardiometabolic Disease Management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human gut microbiota are recognized as critical players in both metabolic disease and drug metabolism. However, medication–microbiota interactions in cardiometabolic diseases are not well understood. To gain a comprehensive understanding of how medication intake impacts the gut microbiota, we investigated the association of microbial structure with the use of single or multiple medications in a cohort of 134 middle-aged adults diagnosed with cardiometabolic disease, recruited from Alberta’s Tomorrow Project. Predominant cardiometabolic prescription medication classes (12 total) were included in our analysis. Multivariate Association with Linear Model ( MaAsLin2 ) was employed and results were corrected for age, BMI, sex, and diet to evaluate the relationship between microbial features and single- or multimedication use. Highly individualized microbiota profiles were observed across participants, and increasing medication use was negatively correlated with α-diversity. A total of 46 associations were identified between microbial composition and single medications, exemplified by the depletion of Akkermansia muciniphila by β-blockers and statins, and the enrichment of Escherichia / Shigella and depletion of Bacteroides xylanisolvens by metformin. Metagenomics prediction further indicated alterations in microbial functions associated with single medications such as the depletion of enzymes involved in energy metabolism encoded by Eggerthella lenta due to β-blocker use. Specific dual medication combinations also had profound impacts, including the depletion of Romboutsia and Butyriciocccus by statin plus metformin. Together, these results show reductions in bacterial diversity as well as species and microbial functional potential associated with both single- and multimedication use in cardiometabolic disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle