Finomított kontra extra szűz olívaolaj, magas zsírtartalmú étrend hatása az egerek bélmikrobiotájára és kapcsolata a különböző élettani változókkal

Nieves Martínez

1 Área de Microbiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju.der@1000cmnm (N.M.); se.neaju@ogladihm (M.H.); se.neaju@onilomca (A.C.); se.neaju@zevlaga (A.G.)

kontra

Isabel Prieto

2 Área de Fisiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju@oteirpi (I.P.); se.neaju@arragesa (A.B.S.); se.neaju@zehcnasm (M.R.)

Marina Hidalgo

1 Área de Microbiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju.der@1000cmnm (N.M.); se.neaju@ogladihm (M.H.); se.neaju@onilomca (A.C.); se.neaju@zevlaga (A.G.)

Ana Belén Segarra

2 Área de Fisiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju@oteirpi (I.P.); se.neaju@arragesa (A.B.S.); se.neaju@zehcnasm (M.R.)

Ana M. Martínez-Rodríguez

3 Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju@nitramma

Antonio Cobo

1 Área de Microbiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju.der@1000cmnm (N.M.); se.neaju@ogladihm (M.H.); se.neaju@onilomca (A.C.); se.neaju@zevlaga (A.G.)

Manuel Ramírez

2 Área de Fisiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju@oteirpi (I.P.); se.neaju@arragesa (A.B.S.); se.neaju@zehcnasm (M.R.)

Antonio Gálvez

1 Área de Microbiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju.der@1000cmnm (N.M.); se.neaju@ogladihm (M.H.); se.neaju@onilomca (A.C.); se.neaju@zevlaga (A.G.)

Magdalena Martínez-Cañamero

1 Área de Microbiología, Departamento de Ciencias de la Salud, Universidad de Jaén, Paraje de Las Lagunillas s/n, Jaén 23072, Spanyolország; se.neaju.der@1000cmnm (N.M.); se.neaju@ogladihm (M.H.); se.neaju@onilomca (A.C.); se.neaju@zevlaga (A.G.)

Társított adatok

Absztrakt

1. Bemutatkozás

A magas zsírtartalmú étrendnek (HFD) az egészségre gyakorolt ​​negatív hatása, amely elsősorban a metabolikus szindrómának nevezett állapotot és számos kardiovaszkuláris változó súlyosbodását segíti elő, régóta ismert [1]. Az étrendnek azonban csak az elmúlt tíz évben volt hatása a belekben élő mikrobák taxonjaira [2], valamint a bél mikrobiális egyensúlyhiányának vagy dysbiosisának az állatfiziológiára gyakorolt ​​lehetséges hatása [3]. széles körben elismert. A bél mikroorganizmusainak alapvető szerepe van a gazdaszervezet homeosztázisában, és a vastagbél mikrobiális ökológiája számos különböző rendellenességhez vezethet, nemcsak emésztési, hanem metabolikus vagy akár kognitív bél-agy tengelyen keresztül. Ezért a bél mikrobiota új és fontos tényezőként jelent meg, amelyeket figyelembe kell venni a HFD negatív következményeiben [4].

Évek óta táplálkozási szakemberek és kutatók azt állítják, hogy a lipidek hatása a telítettség mértékétől függően különbözik [6,7], ezért ennek a különböző hatásnak egyidejűleg kimenetelei vannak a mikrobiota profiljára is [8]. Különösen az egyszeresen telítetlen zsírsavakat tartják különösen egészségesnek [9], és közülük az olívaolajat széles körben tanulmányozták a mediterrán étrendben elterjedt szerepe és az érzékelt szenzoros tulajdonságai miatt [10]. Az olívaolajnak a bél mikrobiotájára gyakorolt ​​specifikus hatása következésképpen nagyon érdekes volt, és a vizsgálatot laboratóriumunk végezte el először denaturáló gradiens gélelektroforézissel [11], a közelmúltban pedig egy 16S riboszomális DNS metagenomikus megközelítéssel [12], amelyet az alábbiakban részletezünk. ebben a részben.

2. Anyagok és módszerek

2.1. Állatok

A kísérleti eljárásokat a már említett leírások szerint követtük a referenciaként szereplő négy étrend közül három esetében (SD, standard chow-étrend; magas zsírtartalmú étrend: EVOO, standard szűz olívaolajjal dúsított chow és BT, vajban dúsított standard chow). mindkét esetben eléri a teljes energia 35% -át). Ebben a munkában egy negyedik ROO-diétával táplált kísérleti csoportot is hozzáadtunk, amely finomított olívaolajban dúsított standard chow-ból állt, az összes energia 35% -áig. Ahogy Prieto és mtsai. [12] standard Panlab A04 chow-t használtak, de ezúttal szűz olívaolaj vagy vaj helyett 20% -os finomított olívaolajjal egészítették ki. Az 1. táblázat a négy diéta összetételét mutatja. Röviden: ad libitum 8 hím svájci Webster egeret tápláltunk SD diétával, és 9 egeret EVOO, BT és ROO diétával, összesen 35 egeret készítve 12 héten keresztül.

Asztal 1

Tápanyag-összetétel és energiatartalom a standard (SD) és a magas zsírtartalmú étrendekben extra szűz olívaolajjal (EVOO), finomított olívaolajjal (ROO) és vajjal (BT) dúsítva.

Diéta.SDEVOOROOBTÖsszetételg/100 g% energiag/100 g% energiag/100 g% energiag/100 g% energia
Fehérje16.52016.51416.51416.514
Szénhidrátok6072554855485548
Zsír38.203520352035
Teljes energia (kJ/g)14.219.619.619.6

2.2. Baktériumok biodiverzitása

2.3. Statisztikai tanulmányok

A statisztikai elemzéshez a korábban leírt eljárásokat követtük [12]. Az érdeklődő változók eloszlásának statisztikai szignifikáns különbségeit az étrend típusa szerint ANOVA vagy Kruskal – Wallis teszttel teszteltük a szignifikancia 5% -án, attól függően, hogy a feltételezések teljesültek-e vagy sem. Amikor a nullhipotézist elutasítottuk, páros összehasonlításokat végeztünk Dunn-próbával Bonferroni-korrekcióval korrigált p-értékekkel. Ezenkívül mindegyik vizsgált fiziológiai változóhoz többféle linealis regressziós modellt fejlesztettek ki, független változóként felhasználva azokat, amelyek szignifikáns különbségeket mutattak az ANOVA vagy Kruskal – Wallis tesztben. A regressziós modelleket fokozatos regresszióval és visszafelé történő eliminációval illesztettük be. Az alkalmazott statisztikai szoftver az SPSS 19 IBM (Armonk, NY, USA), R 3.4.4 (Auckland, Új-Zéland és Gretl 2018c (San Diego, Kalifornia, USA)) volt.