Influence of dietary components on the gut microbiota of middle-aged adults: the gut-Mediterranean connection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A plant-focused, healthy dietary pattern, such as the Mediterranean diet enriched with dietary fiber, polyphenols, and polyunsaturated fats, is well known to positively influence the gut microbiota. Conversely, a processed diet high in saturated fats and sugars negatively impacts gut diversity, potentially leading to weight gain, insulin resistance, and chronic, low-grade inflammation. Despite this understanding, the mechanisms by which the Mediterranean diet impacts the gut microbiota and its associated health benefits remain unclear. METHODS: This retrospective, observational study explored the relationships between Mediterranean dietary components-vegetables, fruits and nuts, legumes, whole grains, fish, meat, dairy, alcohol, saturated and unsaturated fats-and the gut microbiota in middle-aged adults enrolled in Alberta's Tomorrow Project, Canada. Diet was recorded using the Canadian Dietary History Questionnaire (CDHQ-II) and participants were classified into four quartiles based on a modified Mediterranean Diet Score. Blood and fecal samples were collected for metabolomics and 16S rRNA sequencing, respectively. RESULTS: Findings revealed that higher adherence to the Mediterranean diet was associated with increased alpha diversity and a greater abundance of beneficial fiber-degrading bacteria, including Prevotella, Parabacteroides, Clostridium XIVb, Coprobacter, and Turicibacter. Furthermore, participants who consumed more Mediterranean diet components exhibited higher concentrations of serum microbial metabolites including p-hydroxy hippuric acid and indole-acetaldehyde. CONCLUSIONS: Results demonstrate a pivotal role of the gut microbiota, via its metabolites in harnessing the health benefits of the Mediterranean diet, highlighting its potential to promote metabolic health and prevent chronic disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».