Порівняльна метаболоміка у веганів та всеїдних виявляє обмеження на кишечник, що залежить від дієти
Вживання аграрної дієти на рослинній основі пов’язане з користю для здоров’я.
Дієта змінює склад мікробіоти кишечника і служить субстратом для бактеріального обміну, який може вплинути на здоров'я господаря.
Дані моделей мишей та мікробіоти кишечника у людей, що проживають в аграрних та західних суспільствах, дозволяють припустити, що вплив дієти на склад мікробіоти кишечника великий.
Які нові висновки?
Вплив дієти на метаболом плазми всеїдних та веганів великий, але її вплив на склад мікробіоти кишечника напрочуд скромний.
Метаболіти мікробіоти кишечника більше впливають на метаболом плазми крові веганів, ніж всеїдні.
Виробництво метаболітів, похідних бактерій кишечника, з харчових субстратів обмежується складом мікробіоти кишечника.
Як це може вплинути на клінічну практику в осяжному майбутньому?
Фактори навколишнього середовища, незалежно від дієти, можуть зіграти вирішальну роль у формуванні складу мікробіоти кишечника у різних людських суспільствах, що, в свою чергу, впливає на вироблення таких корисних метаболітів, як коротколанцюгові жирні кислоти та еквол з раціону та мікробіота кишечника.
Розробка пребіотиків для доставки субстратів для мікробіоти кишечника для отримання бажаних метаболітів, які сприятимуть здоров’ю, повинна враховувати склад мікробіоти кишечника.
Вступ
Серед багатьох факторів, що впливають на мікробіоти кишечника, дієті приділяється значна увага через її потенційний вплив на здоров’я. Дослідження з використанням моделей гризунів, обстеження різних видів ссавців та дослідження поперечного перерізу у різних людських популяціях свідчать про те, що дієта сильно впливає на склад мікробіоти кишечника. 1–5 Навпаки, більш помірні дієтичні втручання, які можна підтримувати в люди в довгостроковій перспективі припускають, що вплив дієти може бути більш скромним. 6–8 Довготривале споживання аграрних дієт на рослинній основі було пов’язане з більшим таксономічним та бактеріальним різноманіттям генів, вищими рівнями коротколанцюгового вироблення жирних кислот та більшою кількістю Prevotella/Співвідношення бактероїдів. 2, 6 Кілька захворювань пов'язані зі зменшенням різноманітності мікробіоти кишечника, що є ознакою "дисбіозу" - таким чином, зміна дисбіотичної мікробіоти шляхом модифікації дієти або іншими способами може слугувати підтримці здоров'я та/або лікуванню захворювання.
Дієта забезпечує субстрати для виробництва безлічі малих молекул, які після першого проходження метаболізму в печінці циркулюють систематично, де вони можуть мати різний вплив на фізіологію господаря.9 Наприклад, харчовий холін або карнітин можуть перетворюватися кишечником мікробіоти до триметиламіну, який згодом окислюється в печінці до триметиламіну оксиду, невеликої молекули, пов'язаної з підвищеним ризиком розвитку ішемічної судинної хвороби. 10, 11 При розмірі геному, приблизно в 150 разів більшому, ніж господар ссавців, метаболом кишечника мікробіота дозволяє виробляти безліч дрібних молекул, не продукованих господарем.12 Конкретні вироблені молекули регулюються наявністю субстрату, великою кількістю продукту, активністю мікробних генів та іншими механізмами, про які не можна легко зрозуміти з простої кількісної оцінки кількості мікробних генів. Таким чином, таксономічна інформація мікробіоти кишечника або навіть аналіз цілого геному може бути недостатньою для прогнозування метаболомів складної мікробної спільноти.
Матеріали і методи
Людські предмети
Критерії виключення були раніше описані для нашого дослідження поперечного перерізу серед веганів та всеїдних тварин та експерименту з поздовжнім контрольованим годуванням (CAFÉ) серед всеїдних тварин.6 Дослідження поперечного перерізу включало 15 новобраних веганів та шість всеїдних та вихідні дані 10 всеїдних включено до CAFÉ.6. Вегани споживали веганську дієту мінімум 6 місяців. Кожен учасник здійснив три 24-годинні дієтичні відкликання протягом 1 тижня, як описано раніше6, після чого були відібрані зразки крові та сечі у фекаліях, натщесерце.
Секвенування генів 16S рРНК та метаболоміка плазми
ДНК виділяли зі стільця, як описано в посиланнях. 6 і 13. Бактеріальні послідовності генів 16S рРНК ампліфікували ПЛР за допомогою праймерів, що зв’язуються з областю V1V26, 13 за допомогою штрих-кодованих праймерів. 14, 15 Читання послідовностей контролювали якість та аналізували за допомогою конвеєра QIIME із параметрами за замовчуванням. вилучено та проаналізовано на рідинній хроматографії/мас-спектрометрії (LC/MS), LC/MS/MS та газовій хроматографії (GC)/MS на платформах Metabolon (Дарем, Північна Кароліна, США).
Аналізи білка плазми
Глюкозу в плазмі, холестерин, ліпопротеїни високої щільності (ЛПВЩ) та тригліцериди визначали на COBAS c501 (Рош, Індіанаполіс, Індіана, США); розрахунковий ліпопротеїн низької щільності (ЛПНЩ) розраховували за допомогою рівняння (ЛПНЩ = загальний холестерин - холестерин ЛПВЩ - (тригліцериди ÷ 5)). Інсулін у плазмі крові вимірювали за допомогою радіоімунологічного аналізу з коефіцієнтом варіації (КВ) у межах 2,2%. Адипокіни та цитокіни плазми вимірювали методом ІФА (R&D Systems, Міннеаполіс, Міннесота, США).
Метаболоміка сечі
Аналіз органічних кислот шляхом аналізу похідних триметилсилилу екстрагованих етилацетатом органічних кислот проводили з використанням ГХ-електронної МС, як описано раніше. 17 Дані накопичували шляхом повного збору сканованих іонів у діапазоні 50–600 м/з. Пікові дані були підтверджені пошуком бібліотек Національного інституту стандартів і технологій (NIST).
Аналіз SCFA у фекаліях
Спектри ядерно-магнітного резонансу (ЯМР) фекальної води були отримані за допомогою перенасичення ядерною спектроскопією Overhauser (NOESY) на чотириканальному спектрометрі Bruker Ascend 700 МГц (Брукер, Німеччина) та застосовано підхід `` цільового профілювання '' 18 для кількісної характеристики ЯМР-спектрів де концентрації визначали кількісно, використовуючи 700 МГц бібліотеку від Chenomx NMR Suite V.7.1 (Chenomx, Едмонтон, Канада).
Воднево-метанові дихальні випробування
Виробництво водню та метану визначали кількісно, використовуючи методи, подібні до раніше описаних методів.19 Коротко, після швидкого та визначеного базового значення протягом ночі зразки отримували з інтервалом у 15 хвилин протягом 3 год після прийому 10 г лактулози з газовим аналізом газовим хроматографом Breathtracker (Квінтрон, Мілуокі, Вісконсин).
Біоінформаційний та статистичний аналіз
Вживання мікроелементів стандартизували за допомогою лінійної регресії, скоригованої для загального споживання калорій із залишковими значеннями, відцентрованими та масштабованими. Аналіз основних компонентів, багатовимірне масштабування (MDS) та пермутаційний багатофакторний дисперсійний аналіз (PERMANOVA) були проведені в R. Зважені та незважені відстані UniFrac використовувались для порівняння загального складу мікробіомів між веганами та всеїдними тваринами та використовувались для аналізу MDS. Стандартизовані кількості мікроелементів та log-трансформовані метаболіти між веганами та всеїдовими порівнювали за допомогою t-тесту. Кластерний аналіз використовував відстані Манхеттена для зразків мікробіоти та коефіцієнти кореляції мікроелементів або метаболітів. Сума рангу Уілкоксона та точний тест Фішера виявили різницю чисельності бактеріальних родів між веганами та всеїдними. Класифікація випадкових лісів (RF) була використана для оцінки точності прогнозування даних метаболітів, щоб відрізнити веганів від всеїдних. Різноманітність бактерій визначали за індексом Сімпсона. PICRUSt використовувався для висновку про представлення генів за допомогою таксономічної інформації з секвенування генів 16S рРНК20