Influence of Northern Wild Rice on Gut Dysbiosis and Short Chain Fatty Acids: Correlation with Metabolic and Inflammatory Markers in Mice on High Fat Diet
Notice bibliographique
Résumé
Wild rice (WLD) attenuated hyperglycemia, hyperlipidemia and chronic inflammation in mice receiving a high-fat diet (HFD) versus white rice (WHR), but the underlying mechanism is not well understood. We examined the influence of HFD + WLD on gut microbiota, short chain fatty acids (SCFAs) and the correlation with metabolic or inflammatory markers in mice versus HFD + WHR. C57BL/6J mice received HFD + 26 g weight (wt) % WHR or WLD or 13 g wt% WHR + 13 g wt% WLD (WTWD) for 12 weeks. Plasma levels of glucose, cholesterol and triglycerides, insulin resistance and inflammatory markers after overnight fasting were lower, and the abundances of fecal Lactobacillus gasseri and propionic acid were higher in HFD + WLD-fed mice than in HFD + WHR-fed mice. The anti-inflammatory effects of HFD + WTWD were weaker than HFD + WLD but were greater than those in HFD + WHR-fed mice. Abundances of fecal Lactobacillus gasseri and propionic acid in mice receiving HFD + WLD were higher than those in mice fed with HFD + WHR. The abundances of fecal L. gasseri and propionic acid negatively correlated with metabolic and inflammatory markers. The findings of the present study suggest that WLD attenuated metabolic and inflammatory disorders in mice on HFD. Interactions between WLD components and gut microbiota may upregulate fecal SCFAs, and the latter may be attributed to the benefits of WLD on metabolism and inflammation in mice on HFD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».