Increasing carbohydrates or nitrogenous compounds by cecal infusion leads to an opposite influence on colonic microbiota and host metabolism in a pig model
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbes, particularly those in the hindgut, play an important role in fermenting undigested nutrients (carbohydrates and proteins) and in regulating host metabolism via the gut-host metabolic axis. However, the effects of variations in the ratio of carbohydrates to proteins on host metabolism remain largely unknown. In this study, we investigated the response of large intestinal microbiota and host metabolism to changes in nutrient substrate availability by infusing corn starch or casein hydrolysate via cecal cannulas. Twenty-four growing pigs with cecal cannulas were randomly divided into three groups ( n = 8): a control group infused with saline; a starch group infused with corn starch; and a casein group infused with casein hydrolysate (50 g/d) dissolved in saline. The infusion was performed daily for 19 d. Compared with the control, starch infusion significantly increased the relative abundances of Bifidobacterium , Bacteroidales S24-7 group and Megasphaera ( P < 0.05), while decreasing Anaerovibrio , Campylobacter and Veillonella ( P < 0.05). Conversely, casein hydrolysate infusion significantly increased Streptococcus , Desulfovibrio and Mogibacterium ( P < 0.05), while decreasing Coprococcus and Ruminococcus at the genus level ( P < 0.05). Starch infusion increased short-chain fatty acid (SCFA) concentrations ( P = 0.001), whereas casein hydrolysate infusion reduced them ( P = 0.001); these effects were observed in both colonic digesta and liver. Additionally, serum metabolomics and liver gene expression analysis revealed that host metabolic states were significantly altered in different ways following starch and casein hydrolysate infusion ( P < 0.05). Starch infusion enhanced host energy metabolism, gluconeogenesis and lipid metabolism by increasing concentrations of tricarboxylic acid (TCA) cycle-related metabolites (e.g., succinic acid, oxaloacetic acid, L-malic acid) and fatty acid (FA) synthesis (e.g., D-glyceric acid, stearic acid and palmitic acid) ( P < 0.05), alongside upregulation of FA synthase ( FAS ), stearoyl-CoA desaturase ( SCD ), acetyl-CoA carboxylase ( ACC ), phosphoenolpyruvate carboxykinase 1 ( PCK1 ) and pyruvate kinase ( PK ) gene expression ( P < 0.05). In contrast, casein hydrolysate infusion enhanced glycolysis and reduced FA synthesis by increasing glucose-6-phosphate, L-lactic acid, glycerol, glycolic acid, etc. ( P < 0.05), in parallel with upregulation of acyl-CoA oxidase 1 ( ACOX-1 ), peroxisome proliferator-activated receptors α ( PPAR-α ), carnitine palmitoyltransferase-1α ( CPT-1α ) and PK gene expressions in the liver ( P < 0.05). Correlation result demonstrated a strong association between altered gut microbiota and several serum metabolites ( P < 0.05). In summary, these results indicate that increasing carbohydrate or nitrogenous compound levels in the large intestine can distinctly alter microbiota composition, thereby influencing host metabolism. These findings provide novel insights into the crosstalk between the large intestinal microbiome and host metabolism.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».