Метаболический профиль кишечной микробиоты и содержание трефоиловых факторов у взрослых с различными метаболическими фенотипами ожирения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ожирение ассоциировано с изменением состава кишечной микробиоты, а также с увеличением проницаемости кишечной стенки. У 130 здоровых волонтеров, 57 пациентов с метаболически здоровым ожирением (МЗО) и 76 пациентов с метаболически нездоровым ожирением (МНЗО) из образцов фекалий выделяли бактериальную ДНК с дальнейшим секвенированием гена 16S рРНК. Метаболический профиль микробиоты, предсказанный с использованием программного обеспечения PICRUSt2 (https://huttenhower.sph.harvard.edu/picrust/), был более изменен у пациентов с МНЗО, чем с МЗО. Ожирение, особенно МНЗО, сопровождалось увеличением способности кишечной микробиоты к катаболизму энергетических субстратов и продукции энергии в общих путях катаболизма, синтезу водорастворимых витаминов (В1, В6, В7), нуклеотидов, гема, ароматических аминокислот и ряда защитных структурных компонентов клеток. Подобные изменения могут быть следствием адаптации микробиоты к условиям, специфическим для МНЗО. По-видимому, таким образом формируется порочный круг, когда МНЗО способствуют истощению кишечного микробиома, а дальнейшее перерождение последнего вносит вклад в патогенез формирования метаболических нарушений. В сыворотке крови участников исследования определяли концентрацию трефоиловых факторов, которая может отражать состояние мукозального барьера. У пациентов с МЗО и МНЗО было повышено содержание трефоиловых факторов 2 и 3 типов, но значимых ассоциаций их уровня с метаболическим профилем кишечной микробиоты не зарегистрировано.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. М. Колесникова

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской Федерации; Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии Министерства здравоохранения Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Москва, 117997; Москва, 117292

Л. А. Ганенко

Ростовский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Ростов-на-Дону, 344022

И. Ю. Васильев

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Казань, 420008

Т. В. Григорьева

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Казань, 420008

Н. И. Волкова

Ростовский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Ростов-на-Дону, 344022

С. А. Румянцев

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской Федерации; Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии Министерства здравоохранения Российской Федерации; Центр молекулярного здоровья

Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Москва, 117997; Москва, 117292; Москва, 117437

А. В. Шестопалов

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской Федерации; Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии Министерства здравоохранения Российской Федерации; Центр молекулярного здоровья; Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: ir.max.kolesnikova@gmail.com
Россия, Москва, 117997; Москва, 117292; Москва, 117437; Москва, 117997

Список литературы

  1. Cheng Z., Zhang L., Yang L., Chu H. (2022) The critical role of gut microbiota in obesity. Front. Endocrinol. (Lausanne). 13, 1025706. https://doi.org/10.3389/FENDO.2022.1025706
  2. Van Hul M., Cani P.D. (2023) The gut microbiota in obesity and weight management: microbes as friends or foe? Nat. Rev. Endocrinol. 19(5), 258–271. https://doi.org/10.1038/s41574-022-00794-0
  3. Douglas G.M., Maffei V.J., Zaneveld J.R., Yurgel S.N., Brown J.R., Taylor C.M., Huttenhower C., Langille M.G.I. (2020) PICRUSt2 for prediction of metagenome functions. Nat. Biotechnol. 38, 685–688. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0548-6
  4. Hu J., Guo P., Mao R., Ren Z., Wen J., Yang Q., Yu J., Zhang T., Liu Y., Yan T. (2022) Gut microbiota signature of obese adults across different classifications. Diabetes Metab. Syndr. Obes. 15, 3933–3947. https://doi.org/10.2147/dmso.S387523
  5. Kim M.H., Yun K.E., Kim J., Park E., Chang Y., Ryu S., Kim H.L., Kim H.N. (2020) Gut microbiota and metabolic health among overweight and obese individuals. Sci. Rep. 10(1), 19417. https://doi.org/10.1038/S41598-020-76474-8
  6. Duan M., Wang Y., Zhang Q., Zou R., Guo M., Zheng H. (2021) Characteristics of gut microbiota in people with obesity. PLoS One. 16(8), e0255446. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255446
  7. Takiishi T., Fenero C.I.M., Câmara N.O.S. (2017) Intestinal barrier and gut microbiota: shaping our immune responses throughout life. Tissue Barriers. 5(4), e1373208. https://doi.org/10.1080/21688370.2017.1373208
  8. Portincasa P., Bonfrate L., Khalil M., De Angelis M., Calabrese F.M., D’amato M., Wang D.Q-H., Di Ciaula A. (2022) Intestinal barrier and permeability in health, obesity and NAFLD. Biomedicines. 10(1), 83. https://doi.org/10.3390/biomedicines10010083
  9. Braga Emidio N., Hoffmann W., Brierley S.M., Muttenthaler M. (2019) Trefoil factor family: unresolved questions and clinical perspectives. Trends Biochem. Sci. 44(5), 387–390. https://doi.org/10.1016/j.tibs.2019.01.004
  10. Kjellev S. (2009) The trefoil factor family — small peptides with multiple functionalities. Cell. Mol. Life Sci. 66(8), 1350–1369. https://doi.org/10.1007/S00018-008-8646-5
  11. Madsen J., Nielsen O., Tornøe I., Thim L., Holmskov U. (2007) Tissue localization of human trefoil factors 1, 2, and 3. J. Histochem. Cytochem. 55(5), 505–513. https://doi.org/10.1369/JHC.6A7100.2007
  12. Шестопалов А.В., Дворников А.С., Борисенко О.В., Тутельян А.В. (2019) Трефоиловые факторы ‒ новые маркеры мукозального барьера желудочно-кишечного тракта. Инфекция и иммунитет. 9(1), 39‒46. doi: 10.15789/2220-7619-2019-1-39-46
  13. Kurt-Jones E.A., Cao L.C., Sandor F., Rogers A.B., Whary M.T., Nambiar P.R., Cerny A., Bowen G., Yan J., Takaishi S., Chi A.L., Reed G., Houghton J.M., Fox J.G., Wang T.C. (2007) Trefoil family factor 2 is expressed in murine gastric and immune cells and controls both gastrointestinal inflammation and systemic immune responses. Infect. Immun. 75(1), 471–480. https://doi.org/10.1128/IAI.02039-05
  14. Iacobini C., Pugliese G., Blasetti Fantauzzi C., Federici M., Menini S. (2019) Metabolically healthy versus metabolically unhealthy obesity. Metabolism. 92, 51–60. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.11.009
  15. Шестопалов А.В., Колесникова И.М., Гапонов А.М., Григорьева Т.В., Хуснутдинова Д.Р., Камальдинова Д.Р., Волкова Н.И., Макаров В.В., Юдин С.М., Румянцев А.Г., Румянцев С.А. (2022) Влияние метаболического типа ожирения на микробиом крови. Вопросы биологической, медицинской и фармацевтической химии. 25(2), 35–41.
  16. Колесникова И.М., Карбышев М.С., Гапонов A.M., Хуснутдинова Д.Р., Григорьева Т.В., Камальдинова Д.Р., Борисенко О.В., Макаров В.В., Юдин С.М., Румянцев С.А., Шестопалов А.В. (2023) Особенности таксономической принадлежности бактериальной ДНК крови у пациентов с различными метаболическими фенотипами ожирения. Бюллетень сибирской медицины. 22(2), 61‒67. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2023-2-61-67
  17. Expert panel on detection evaluation and treatment of high blood cholesterol in adults. (2001) Executive summary of the third report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (Adult Treatment Panel III). JAMA. 285(19), 2486–2497. https://doi.org/10.1001/jama.285.19.2486
  18. Bolyen E., Rideout J.R., Dillon M.R., Bokulich N.A., Abnet C.C., Al-Ghalith G.A., Alexander H., Alm E.J., Arumugam M., Asnicar F., Bai Y., Bisanz J.E., Bittinger K., Brejnrod A., Brislawn C.J., Brown C.T., Callahan B.J., Caraballo-Rodríguez A.M., Chase J., Cope E.K., Da Silva R., Diener C., Dorrestein P.C., Douglas G.M., Durall D.M., Duvallet C., Edwardson C.F., Ernst M., Estaki M., Fouquier J., Gauglitz J.M., Gibbons S.M., Gibson D.L., Gonzalez A., Gorlick K., Guo J., Hillmann B., Holmes S., Hlste H., Huttenhower C., Huttley G.A., Janssen S., Jarmusch A.K., Jiang L., Kaehler B.D., Kang K. Bin., Keefe C.R., Keim P., Kelley S.T., Knights D., Koester I., Kosciolek T., Kreps J., Langille M.G.I., Lee J., Ley R., Liu Y.X., Loftfield E., Lozupone C., Maher M., Marotz C., Martin B.D., McDonald D., McIver L.J., Melnik A.V., Metcalf J.L., Morgan S.C., Morton J.T., Naimey A.T., Navas-Molina J.A., Nothias L.F., Orchanian S.B., Pearson T., Peoples S.L., Petras D., Preuss M.L., Pruesse E., Rasmussen L.B., Rivers A., Robeson M.S., Rosenthal P., Segata N., Shaffer M., Shiffer A., Sinha R., Song S.J., Spear J.R., Swafford A.D., Thompson L.R., Torres P.J., Trinh P., Tripathi A., Turnbaugh P.J., Ul-Hasan S., van der Hooft J.J.J., Vargas F., Vázquez-Baeza Y., Vogtmann E., von Hippel M., Walters W., Wan Y., Wang M., Warren J., Weber K.C., Williamson C.H.D, Willis A.D., Xu Z.Z., Zaneveld J.R., Zhang Y., Zhu Q., Knight R., Caporaso J.G. (2019) Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME2. Nat. Biotechnol. 37(8), 852–857. https://doi.org/10.1038/S41587-019-0209-9
  19. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P., Gerken J., Schweer T., Yarza P., Peplies J., Glöckner F.O. (2013) The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 41(Database issue), D590–D596. https://doi.org/10.1093/nar/gks1219
  20. Ghanemi A., Yoshioka M., St-Amand J. (2021) Trefoil factor family member 2: from a high-fat-induced gene to a potential obesity therapy target. Metabolites. 11(8), 536. https://doi.org/10.3390/metabo11080536
  21. Ghanemi A., Yoshioka M., St-Amand J. (2021) Trefoil factor family member 2 expression as an indicator of the severity of the high-fat diet-induced obesity. Genes (Basel). 12(10), 1505. https://doi.org/10.3390/genes12101505
  22. Shestopalov A.V., Kolesnikova I.M., Savchuk D.V., Teplyakova E.D., Shin V.A., Grigoryeva T.V., Naboka Yu.L., Gaponov A.M., Roumiantsev S.A. (2023) Effect of the infant feeding type on gut microbiome taxonomy and levels of trefoil factors in children and adolescents. J. Evol. Biochem. Physiol. 59, 877–890. https://doi.org/10.1134/S0022093023030201
  23. Коваленко Т.В., Ларионова М.А. (2019) Трекинг ожирения в детском возрасте. Педиатрия. 98, 128–135. https://doi.org/10.24110/0031-403X-2019-98-4-128-135
  24. Wan Y., Yuan J., Li J., Li H., Yin K., Wang F., Li D. (2020) Overweight and underweight status are linked to specific gut microbiota and intestinal tricarboxylic acid cycle intermediates. Clin. Nutr. 39(10), 3189–3198. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2020.02.014
  25. Tan J., McKenzie C., Potamitis M., Thorburn A.N., Mackay C.R., Macia L. (2014) The role of short-chain fatty acids in health and disease. Adv. Immunol. 121, 91–119.
  26. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-800100-4.00003-9
  27. Brahe L.K., Astrup A., Larsen L.H. (2013) Is butyrate the link between diet, intestinal microbiota and obesity-related metabolic diseases? Obes. Rev. 14(12), 950–959. https://doi.org/10.1111/OBR.12068
  28. Amabebe E., Robert F.O., Agbalalah T., Orubu E.S.F. (2020) Microbial dysbiosis-induced obesity: role of gut microbiota in homoeostasis of energy metabolism. Br.J. Nutr. 123(10), 1127–1137. https://doi.org/10.1017/S0007114520000380
  29. Yang J., Keshavarzian A., Rose D.J. (2013) Impact of dietary fiber fermentation from cereal grains on metabolite production by the fecal microbiota from normal weight and obese individuals. J. Med. Food. 16(9), 862–867. https://doi.org/10.1089/JMF.2012.0292
  30. Martínez-Cuesta M.C., del Campo R., Garriga-García M., Peláez C., Requena T. (2021) Taxonomic characterization and short-chain fatty acids production of the obese microbiota. Front. Cell Infect. Microbiol. 11, 598093. https://doi.org/10.3389/FCIMB.2021.598093
  31. Krolenko E.V., Kupriyanova O.V., Nigmatullina L.S., Grigoryeva T.V., Roumiantsev S.A., Shestopalov A.V. (2024) Changes of the concentration of short-chain fatty acids in the intestines of mice with different types of obesity. Bull. Exp. Biol. Med. 176(3), 347‒353. doi: 10.1007/s10517-024-06022-1
  32. Thomas-Valdés S., Tostes M. das G.V., Anunciação P.C., da Silva B.P., Sant’Ana H.M.P. (2017) Association between vitamin deficiency and metabolic disorders related to obesity. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 57(15), 3332–3343. https://doi.org/10.1080/10408398.2015.1117413
  33. Walther B., Philip Karl J., Booth S.L., Boyaval P. (2013) Menaquinones, bacteria, and the food supply: the relevance of dairy and fermented food products to vitamin K requirements. Adv. Nutr. 4(4), 463–473. https://doi.org/10.3945/AN.113.003855
  34. Aussel L., Pierrel F., Loiseau L., Lombard M., Fontecave M., Barras F. (2014) Biosynthesis and physiology of coenzyme Q in bacteria. Biochim. Biophys. Acta. 1837(7), 1004–1011. https://doi.org/10.1016/j.bbabio.2014.01.015
  35. Nowrouzi B., Li R.A., Walls L.E., d’Espaux L., Malcı K., Liang L., Jonguitud-Borrego N., Lerma-Escalera A.I., Morones-Ramirez J.R., Keasling J.D., Rios-Solis L. (2020) Enhanced production of taxadiene in Saccharomyces cerevisiae. Microb. Cell Fact. 19(1), 200. https://doi.org/10.1186/S12934-020-01458-2
  36. Goncheva M.I., Chin D., Heinrichs D.E. (2022) Nucleotide biosynthesis: the base of bacterial pathogenesis. Trends Microbiol. 30(8), 793–804. https://doi.org/10.1016/J.TIM.2021.12.007
  37. Ding T., Xu M., Li Y. (2022) An overlooked prebiotic: beneficial effect of dietary nucleotide supplementation on gut microbiota and metabolites in senescence-accelerated Mouse prone-8 mice. Front. Nutr. 9, 820799. https://doi.org/10.3389/fnut.2022.820799
  38. Гапонов А.М., Волкова Н.И., Ганенко Л.А., Набока Ю.Л., Маркелова М.И., Синягина М.Н., Харченко А.М., Хуснутдинова Д.Р., Румянцев С.А., Тутельян А.В., Макаров В.В., Юдин С.М., Шестопалов А.В. (2021) Особенности микробиома толстой кишки у пациентов с ожирением при его различных фенотипах (оригинальная статья). Журн. Микробиол. Эпидемиол. Иммунобиологии. 98(2), 144‒155. doi: 10.36233/0372-9311-66
  39. Kesh K., Mendez R., Mateo-Victoriano B., Garrido V.T., Durden B., Gupta V.K., Oliveras Reyes A., Merchant N., Datta J., Banerjee S., Banerjee S. (2022) Obesity enriches for tumor protective microbial metabolites and treatment refractory cells to confer therapy resistance in PDAC. Gut Microbes. 14(1), 2096328. https://doi.org/10.1080/19490976.2022.2096328
  40. Wang X., Matuszek Z., Huang Y., Parisien M., Dai Q., Clark W., Schwartz M.H., Pan T. (2018) Queuosine modification protects cognate tRNAs against ribonuclease cleavage. RNA. 24(10), 1305–1313. https://doi.org/10.1261/RNA.067033.118/-/DC1
  41. Tuorto F., Legrand C., Cirzi C., Federico G., Liebers R., Müller M., Ehrenhofer‐Murray A.E., Dittmar G., Gröne H., Lyko F. (2018) Queuosine-modified tRNAs confer nutritional control of protein translation. EMBO J. 37(18), e99777. https://doi.org/10.15252/EMBJ.201899777
  42. Nie X., Chen J., Ma X., Ni Y., Shen Y., Yu H., Panagiotou G., Bao Y. (2020) A metagenome-wide association study of gut microbiome and visceral fat accumulation. Comput. Struct. Biotechnol. J. 18, 2596–2609.https://doi.org/10.1016/J.CSBJ.2020.09.026
  43. Gaca A.O., Kajfasz J.K., Miller J.H., Liu K., Wang J.D., Abranches J., Lemos J.A. (2013) Basal levels of (p)ppGpp in Enterococcus faecalis: the magic beyond the stringent response. mBio. 4(5), e00646–13. https://doi.org/10.1128/MBIO.00646-13
  44. Siptroth J., Moskalenko O., Krumbiegel C., Ackermann J., Koch I., Pospisil H. (2023) Investigation of metabolic pathways from gut microbiome analyses regarding type 2 diabetes mellitus using artificial neural networks. Discov. Artif. Intell. 3, 19. https://doi.org/10.1007/S44163-023-00064-6
  45. Tosar J.P., Cayota A. (2020) Extracellular tRNAs and tRNA-derived fragments. RNA Biol. 17(8), 1149–1167. https://doi.org/10.1080/15476286.2020.1729584
  46. Gutiérrez-Repiso C., Molina-Vega M., Bernal-López M.R., Garrido-Sánchez L., García-Almeida J.M., Sajoux I., Moreno-Indias I., Tinahones F.J. (2021) Different weight loss intervention approaches reveal a lack of a common pattern of gut microbiota changes. J. Pers. Med. 11(2), 109. https://doi.org/10.3390/JPM11020109
  47. Constante M., Fragoso G., Calvé A., Samba-Mondonga M., Santos M.M. (2017) Dietary heme induces gut dysbiosis, aggravates colitis, and potentiates the development of adenomas in mice. Front. Microbiol. 8, 1809. https://doi.org/10.3389/FMICB.2017.01809
  48. Ijssennagger N., Belzer C., Hooiveld G.J., Dekker J., Van Mil S.W.C., Müller M., Kleerebezem M., Van Der Meer R., Klaenhammer T.R. (2015) Gut microbiota facilitates dietary heme-induced epithelial hyperproliferation by opening the mucus barrier in colon. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 112(32), 10038–10043. https://doi.org/10.1073/PNAS.1507645112
  49. Fernández Á.F., Bárcena C., Martínez-García G.G., Tamargo-Gómez I., Suárez M.F., Pietrocola F., Castoldi F., Esteban L., Sierra-Filardi E., Boya P., López-Otín C., Kroemer G., Mariño G. (2017) Autophagy couteracts weight gain, lipotoxicity and pancreatic β-cell death upon hypercaloric pro-diabetic regimens. Cell Death Dis. 8(8), e2970. https://doi.org/10.1038/CDDIS.2017.373
  50. Ramos-Molina B., Queipo-Ortuño M.I., Lambertos A., Tinahones F.J., Peñafiel R. (2019) Dietary and gut microbiota polyamines in obesity- and age-related diseases. Front. Nutr. 6, 24. https://doi.org/10.3389/FNUT.2019.00024
  51. Liu R., Hong J., Xu X., Feng Q., Zhang D., Gu Y., Shi J., Zhao S., Liu W., Wang X., Xia H., Liu Z., Cui B., Liang P., Xi L., Jin J., Ying X., Wang X., Zhao X., Li W., Jia H., Lan Z., Li F., Wang R., Sun Y., Yang M., Shen Y., Jie Z., Li J., Chen X., Zhong H., Xie H., Zhang Y., Gu W., Deng X., Shen B., Xu X., Yang H., Xu G., Bi Y., Lai S., Wang J., Qi L., Madsen L., Wang J., Ning G., Kristiansen K., Wang W. (2017) Gut microbiome and serum metabolome alterations in obesity and after weight-loss intervention. Nat. Med. 23(7), 859–868. https://doi.org/10.1038/NM.4358
  52. Шатова О.П., Гапонов А.М., Григорьева Т.В., Васильев И.Ю., Столетова Л.С., Макаров В.В., Юдин С.М., Румянцев С.А., Шестопалов А.В. (2023) Катаболиты триптофана и гены ферментов микробиома кишечника. Вестник РГМУ. 4, 41–59. doi: 10.24075/vrgmu.2023.027
  53. Yu D., Yang Y., Long J., Xu W., Cai Q., Wu J., Cai H., Zheng W., Shu X.O. (2021) Long-term diet quality and gut microbiome functionality: a prospective, shotgun metagenomic study among urban Chinese adults. Curr. Dev. Nutr. 5(4), nzab026. https://doi.org/10.1093/CDN/NZAB026
  54. Fabietti F., Delise M., Piccioli Bocca A. (2001) Investigation into the benzene and toluene content of soft drinks. Food Control. 12(8), 505–509. https://doi.org/10.1016/S0956-7135(01)00041-X
  55. Srain B.M., Pantoja-Gutiérrez S. (2022) Microbial production of toluene in oxygen minimum zone waters in the Humboldt Current System off Chile. Sci. Rep. 12(1), 10669. https://doi.org/10.1038/s41598-022-14103-2
  56. Synowiec A., Żyła K., Gniewosz M., Kieliszek M. (2021) An effect of positional isomerism of benzoic acid derivatives on antibacterial activity against Escherichia coli. Open Life Sci. 16(1), 594–601. https://doi.org/10.1515/biol-2021-0060
  57. Javaheri-Ghezeldizaj F., Alizadeh A.M., Dehghan P., Ezzati Nazhad Dolatabadi J. (2023) Pharmacokinetic and toxicological overview of propyl gallate food additive. Food Chem. 423, 135219. https://doi.org/10.1016/J.FOODCHEM.2022.135219
  58. Guo J., Han X., Zhan J., You Y., Huang W. (2018) Vanillin alleviates high fat diet-induced obesity and improves the gut microbiota composition. Front. Microbiol. 9, 2733. https://doi.org/10.3389/FMICB.2018.02733
  59. Шестопалов А.В., Колесникова И.М., Савчук Д.В., Гапонов А.М., Теплякова Е.Д., Григорьева Т.В., Васильев И.Ю., Румянцев А.Г., Борисенко О.В., Румянцев С.А. (2023) Влияние типа вскармливания на первом году жизни на метаболические профили микробного сообщества кишечника детей и подростков с ожирением и нормальной массой тела, проживающих в Ростовской области. Педиатрия им. Г.Н. Сперанского. 102(5), 90‒102. doi: 10.24110/0031-403X-2023-102-5-90-102
  60. Hersoug L.G., Møller P., Loft S. (2018) Role of microbiota-derived lipopolysaccharide in adipose tissue inflammation, adipocyte size and pyroptosis during obesity. Nutr. Res. Rev. 31(2), 153–163. https://doi.org/10.1017/S0954422417000269
  61. Bertani B., Ruiz N. (2018) Function and biogenesis of lipopolysaccharides. EcoSal Plus. 8(1), 10.1128/ecosalplus.ESP-0001-2018. https://doi.org/10.1128/ECOSALPLUS.ESP-0001-2018
  62. Pazos M., Peters K. (2019) Peptidoglycan. Subcell. Biochem. 92, 127–168. https://doi.org/10.1007/978-3-030-18768-2_5
  63. Колесникова И.М., Гапонов А.М., Румянцев С.А., Ганенко Л.А., Волкова Н.И., Григорьева Т.В., Лайков А.В., Макаров В.В., Юдин С.М., Шестопалов А.В. (2022) Взаимосвязь содержания нейротрофинов и кишечного микробиома при различных метаболических типах ожирения. Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 58(4), 43–56. https://doi.org/10.31857/S0044452922040076

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Анализ концентрации трефоиловых факторов в сыворотке крови (а) и метаболического профиля кишечной микробиоты (б) у пациентов с МЗО и МНЗО. Здесь и далее: H ‒ значение Н-критерия Краскела‒Уоллиса, p ‒ уровень значимости Н-критерия Краскела‒Уоллиса. Горизонтальные планки показывают различия между группами, выявленные с использованием апостериорного теста по методу Conover (p < 0.05).

Скачать (130KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Анализ путей энергетического обмена в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО. Здесь и далее: графики построены на основании медиан соответствующих метаболических процессов; в планках погрешностей ‒ 25 и 75 перцентилей. ЦТК ‒ цикл трикарбоновых кислот; КоА ‒ коэнзим A. Здесь и далее: вертикальные планки показывают различия между группами, выявленные с использованием апостериорного теста по методу Conover (p < 0.05).

Скачать (587KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Анализ путей синтеза водорастворимых витаминов в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (141KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Анализ путей биосинтеза терпенов и хинонов в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (398KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Анализ путей метаболизма нуклеотидов в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (404KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Анализ путей процессинга нуклеиновых кислот в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (106KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Анализ путей обмена железа и гема в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (168KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Анализ путей обмена аминокислот в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (362KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Анализ распространенности путей деградации ароматических соединений в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (155KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Анализ путей синтеза структурных компонентов в метаболических профилях микробиома пациентов с МЗО и МНЗО.

Скачать (495KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024