Effect of bedrest on the human gut and oral microbiome: implications for frailty
Notice bibliographique
Résumé
The physiological effects of spaceflight resemble those of ageing and prolonged inactivity, and ground-based microgravity analogs have emerged as promising models for studying frailty. The human microbiome is increasingly recognised for its role in age-associated decline, although precise mechanisms remain unclear. Here, we evaluate the gut and oral microbiomes of twenty-two participants, aged 55-65, who were enrolled in a head-down tilt bedrest (HDBR) study, the first Canadian HDBR study conducted in an older cohort. Participants were randomly assigned to an inactivity or multi-modality exercise intervention group for fourteen days of HDBR, followed by seven days of rehabilitation and additional follow-up appointments. Gut (n=343) and oral (n=344) taxonomic profiles were generated using V4/V5 16S rRNA gene sequencing from fecal and salivary samples collected throughout the study. Gut functional profiles were generated using metagenomic (n=86) and metabolomic (n=83) data. Frailty was measured using a 36-item frailty index. Inactivity-associated changes to the gut microbiome during HDBR included decreasing α-diversity, decreasing Akkermansia and Lactobacillus , and increasing Bacteroides . Exercise-associated changes included increasing gut Roseburia . Interestingly, oral microbiome β-diversity was more strongly associated with frailty than the gut. We conclude that inactivity-associated changes to the human microbiome could contribute to the early stages of frailty development, and that exercise can serve as an effective countermeasure against these effects. These results may inform strategies to preserve the health of both older adults facing prolonged periods of inactivity, as well as astronauts during longer space exploration missions
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».