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Enregistrement W4411285455 · doi:10.1017/gmb.2025.10007

The effect of dietary transition on infant microbiota composition and metabolic activity captured with the simulator of the human intestinal microbial ecosystem (SHIME)

2025· article· en· W4411285455 sur OpenAlexafffund
Shadi Pakroo, Armin Tarrah, Gisèle LaPointe

Notice bibliographique

RevueGut Microbiome · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésButyrateComposition (language)BiologyFood scienceAnimal scienceGut floraMicrobial population biologyChemistryBiochemistryBacteriaFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Simulator of the Human Intestinal Microbial Ecosystem (SHIME) system was provided with baby feed for one week to stabilise the microbial community, followed by a 10-day period with baby feed and another 10-day period with adult feed. The study was conducted using sterilised and standardised feed formulations, which model dietary conditions in vitro. Following the transition from baby to adult feed, a significant reduction in the proportion of butyrate in comparison to total SCFA was found after transitioning to adult feed in both the transverse colon and distal colon bioreactors. Our findings suggest that abrupt early-life dietary changes from simple to complex carbohydrates as well as the exclusion of bovine milk proteins can transiently lower the ability of the microbiota to produce butyrate. The lack of additional microbial input leads to a delay or impairment of the adaptation to the modified feed composition. However, given the short treatment duration and sterilised feed composition, these findings should be interpreted within the limitations of this in vitro model. A reduction in butyrate concentration following the transition to adult feed may reflect a temporary shift in microbial metabolic activity rather than a long-term impact on energy extraction efficiency in vivo.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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