Нерандомизирано проучване, изследващо въздействието на консумацията на кафяв ориз върху чревната микробиота, вниманието и краткосрочната работна памет при тайландски деца в училищна възраст, част 2

2.4. Количествен анализ на фекална микробиота

Фекални проби бяха събрани от деца на изходно ниво, седмици 4, 15, 56 и 61 и седмица 71 в стерилизирани контейнери и веднага бяха замразени при -80 ◦C. Екстракцията на микробна ДНК и количественото измерване на абсолютното изобилие на фекална микробиота бяха извършени, както е описано по-горе [29].

Връзката между количествените мерки и паметта е тема, която заслужава да бъде проучена. За много проблеми в живота проблемите с паметта често са тези, които притесняват хората, като невъзможност да си спомнят важни неща, забравяне на часовете за срещи и т.н. Понастоящем методите за количествено измерване могат да ни помогнат да разберем ситуацията с паметта и да направим целеви подобрения .

Методите за количествено измерване могат да определят паметта на хората чрез научни средства. Въз основа на това се предлагат някои специфични и ефективни методи за трениране на паметта. В ежедневието можем също да използваме прости методи за трениране на паметта, като запаметяване на думи, поезия и т.н. Всичко това са ефективни начини за развиване на добра памет.

В същото време можем да подобрим паметта във всички аспекти на живота. Например, ако искаме да запомним нова дума от речника, можем да я прочетем няколко пъти, да я напишем няколко пъти или да я свържем със значението й, така че паметта да бъде по-дълбока.

В ерата на информационния взрив често се чувстваме затрупани от информация. Много пъти трябва да запомним много неща, но не знаем как да се справим с тази информация. Понастоящем можем да използваме методи за количествено измерване, за да определим състоянието на паметта си и след това да тренираме и подобряваме въз основа на конкретни ситуации. Чрез разумни методи за запаметяване можем ефективно да подобрим паметта си и да осигурим повече удобство за живота и работата си.

Накратко, връзката между количественото измерване и паметта е неделима. Трябва да използваме научни методи, за да открием състоянието на нашата памет и след това да проведем ефективно обучение въз основа на конкретни ситуации. Вярвам, че докато тренираме неуморно, ще можем да укрепим паметта си и да подобрим качеството си на живот. Вижда се, че трябва да подобрим паметта и Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивата на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. В допълнение, месото може също да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно хранителни вещества и енергия, като по този начин подобрява мозъчната жизненост и издръжливост.

Щракнете върху познайте добавките за увеличаване на паметта

Накратко, микробна геномна ДНК беше извлечена от фекални проби с помощта на innuPREP Stool DNA Kit (Analytik Jena Biometra, Йена, Германия), а концентрацията и чистотата на ДНК бяха определени с помощта на Take 3Micro-Volume Plate (Biotek, Winooski, VT, САЩ).

След това абсолютното изобилие на rRNA гени на microbiota16s беше количествено определено чрез qPCR, използвайки термични цикли в реално времеCFX96 TouchTM (Bio-Rad, Сингапур) въз основа на специфичните праймери, показани в таблица S1.

Условията на qPCR и оценките на броя на копията на микробиотата бяха извършени следвайки предишния протокол [37]. Log10 на броя на копията на 16S rRNA на грам мокри изпражнения е представен в нашите допълнителни данни.

2.5. Статистически анализ

Разпределението на данни беше изследвано чрез теста на Shapiro–Wilk и теста на Levene (статистически пакет версия 4.0.3). Пакетът R ggplot2 беше използван за визуализация на данни [38]. Корекцията на p-стойността на Benjamini-Hochberg (BH) беше приложена за корекция на множество тестове (q-стойност). Значимостта беше определена при q < 0.05. Всички статистически анализи бяха извършени в R софтуерна версия 4.0.3 [39].

Разликите в средното абсолютно изобилие на чревна микробиота между интервенционните групи за всяка времева точка бяха определени чрез t-тест или тест за ранг на сумата на Wilcoxon в съответствие с нормалността на разпределението на данните.

Промените в чревната микробиота между времевите точки на всяка фаза (в рамките на субектите) бяха оценени с помощта на t-тестове по двойки или ранговите тестове със знак на Wilcoxon след значими резултати от ANOVA с еднопосочни повторени измервания или теста на Friedman (p < 0).05 ). Промените в абсолютното изобилие на чревната микробиота между седмиците бяха изразени като log2 трансформирани гънки (Log2FCs).

Връзките между абсолютното изобилие на чревната микробиота и възрастта на децата в училищна възраст бяха определени с помощта на коефициента на рангова корелация на Pearson или Spearman.

Връзката между чревната микробиота и интервенцията във всеки момент от време, коригирайки демографските променливи (възраст, пол, BMI z-резултат, начин на раждане, запис на раждане и етническа принадлежност), беше оценена чрез пермутационен мултивариантен анализ на дисперсията (PERMANOVA), използвайки функцията на Adonis . За да се изследва ефектът от интервенцията през седмиците на всяка фаза, PERMANOVA беше проведена с използване на участници като страти и коригиране на ковариатите. Условието за хомогенност на базата на евклидово разстояние беше измерено чрез бетадиновата функция.

Пермутацията е извършена при 999 в R пакет vegan(2.6-2) [40]. Допълнително определихме въздействието на интервенцията върху чревната микробиота, използвайки анализ на излишъка (RDA), докато коригирахме ковариатите.

Леченията бяха използвани като ограничени обяснителни променливи, а абсолютното изобилие на чревната микробиота беше използвано като променливи на отговора. Значимостта на ограниченията беше оценена с помощта на пермутационен тест, подобен на ANOVA (пермутация=999). Беше извършен поетапен подбор на обяснителни променливи с помощта на стъпковата функция въз основа на критериите на AIC.

Когнитивните резултати между интервенционните групи за всяка седмица бяха сравнени с помощта на t-теста на Welch с две извадки или сумарния тест за ранг на Wilcoxon. Разликата в когнитивното представяне през седмиците на всяка фаза (в рамките на субектите) беше определена с помощта на знаковия рангов тест на Wilcoxon след значими резултати от теста на Friedman (p < 0.05).

Използвахме RDA, за да определим ефекта от интервенцията върху когнитивното представяне на децата в училищна възраст, като същевременно коригирахме възрастта и пола. Ефектът от времевите точки върху изобилието на чревната микробиота също беше оценен чрез RDA, използвайки участниците като слоеве.

Състоянието на RDA продължи, както е описано по-горе. За да определим връзката между когнитивното представяне и чревната микробиота, използвахме коефициента на рангова корелация на Spearman.

Беше извършен многофакторен анализ (MFA), за да се изследват вариациите в чревната микробиота, които биха могли да бъдат обяснени с интервенцията и променливите на гостоприемника (възраст и пол), използвайки FactoMine R версия 2.4 [41] и визуализирайки с Factoextra версия 1.0. 7 [42].

3. Резултати

3.1. Характеристики на децата в училищна възраст

След контрол на качеството на данните (Фигура 1) анализирахме останалите 85 и 57 деца съответно във фази I и II. Децата в началото са били на средна възраст 7,02 и 10,52 години съответно за групите WR и SLR.

Базовите характеристики на контролните и интервенционните групи се различават значително по възраст (p < {{0}}.0001), тегло (p <0,0001), височина (p <0,0001), BMI z- резултат (p=0.03) и тип хранене (p=0.02) (Таблица S2).
Подобен модел се наблюдава и във времевите точки на изследването, с изключение на BMI, който не се различава значително между групите на седмица 71 (Таблици S3–S7).

3.2. Ефект от интервенцията с ориз Sinlek върху чревната микробиота на деца в училищна възраст

Като се има предвид всяка от времевите точки, няма значителни разлики в абсолютното изобилие на чревната микробиота между контролните (WR) и групите за интервенция Sinlek (SLR) в първата фаза на интервенцията (фаза I; изходно ниво, седмица 4 и седмица 15). ).

Многовариантните сравнения с помощта на PERMANOVA (с марж) също показаха, че интервенцията във фаза I няма значителен ефект върху промените в чревната микробиота след коригиране за демографски променливи (допълнителен файл S1).

По-нататък установихме връзка между изобилието на чревната микробиота и възрастта и открихме, че Lactobacillus има отрицателна корелация с възрастта в началото (корелация на Pearson; R {{0}} −0).24, p {{ 3}}.026) и Седмица 4 (корелация на Pearson; R=−0,3, p=0.002) (Фигура 2b,d). За втората фаза на интервенцията (фаза II), промените в микробното изобилие обаче бяха отбелязани на седмици 61 и 71. Изобилието на общите бактерии (q=0.032) и Firmicutes (q=0.032 ) са значително повишени, докато нивото на гамапротеобактерии (q <0,0001) е значително намалено след интервенцията на SLR на седмица 61 (Фигура 2e–g).

Тези бактерии също са значително свързани с възрастта, където изобилието на общите бактерии (корелация на Pearson; R {{0}} −0.32, p=0.0 15) и Firmicutes (корелация на Pearson; R=−0.32, p=0.014, Фигура 2h) намаляват с нарастване на възрастта, докато абсолютното изобилие на Gammaproteobacteria корелира положително с възрастта (корелация на Pearson; R { {11}}.62, p < 0,0001, Фигура 2i).

На Седмица 71 нивото на Bacteroidetes беше значително намалено в SLR групата (q < 0.0001) (Фигура 2j) и изобилието му беше положително свързано с възрастта (рангова корелация на Spearman; R { {4}}.57, p < 0,0001, Фигура 2l).

Като се имат предвид промените в изобилието на чревната микробиота през седмиците (в рамките на субектите) на контролните и интервенционните групи, ние наблюдавахме подобни модели в двете групи участници. Изглежда, че гамапротеобактериите силно се колебаят след интервенцията: изобилието им е значително намалено на седмица 4 и седмица 61 (фигури 3a, b, S1c и S2c, допълнителен файл S2).

Нивата на тези бактерии обаче изглежда се върнаха обратно в крайната точка на всяка фаза (седмица 15 и седмица 71). Освен това, изобилието на Bacteroidetes за SLR групата е по-ниско на седмица 71 в сравнение със седмици 56 и 61 (Фигури 3a и S2e). Постепенно намаляване на изобилието на два микробни таксона, а именно Ruminococcus и Bacteroides, също се наблюдава по време на фаза II, като тяхното изобилие е най-ниско в крайната точка на изпитването (седмица 71) (фигури 3b и S2f,g), независимо от интервенцията.

Освен това, ние оценихме дали има разлики в изобилието на чревна микробиота между леченията и през седмиците, като използвахме участниците като слоеве. PERMANOVA посочи, че наличието на лечение и/или времевата точка на изпитването (седмица) по време на двете фази има значителни незначителни ефекти върху изобилие от чревна микробиота (p < 0.05).

Дисперсиите (разликите) между групите и моделът, отчитащ демографските променливи със статистическа значимост, са обобщени в допълнителен файл S3. Допълнително проучихме силата на асоцииране и вариациите на чревната микробиота, обяснени от интервенцията, използваща RDA. Значителни разлики бяха открити само във фаза II.

Изобилието на Gammaproteobacteria беше по-обогатено в контролната група (WR), отколкото в групата на SLR, докато по-висок общ брой бактерии, Firmicutes и Bacteroidetes бяха свързани с интервенцията на SLR на седмица 61 (RDA1 обяснява 30,58% от общата дисперсия, R2adj {{5} }.29,p=0.001, Фигура 3c). За седмица 71, изобилието на Bacteroidetes беше по-високо в контролната група, отколкото в SLR групата (RDA1 обяснява 8,18% от общата дисперсия, R2adj=0.06,p=0.005, Фигура 3d) .

След това продължихме с поетапен подбор на обяснителни променливи (интервенция и демографски променливи) въз основа на AIC. Моделът разкрива, че само интервенцията значително обяснява вариациите в профилите на чревната микробиота на деца в училищна възраст (q=0.035).

3.3. Когнитивно представяне между контролните и интервенционните групи

Във фаза I открихме значителни разлики между контролните и интервенционните групи в когнитивните резултати. SLR групата показа значително по-високи резултати на Corsi block-tapping теста (наречен MMG, игра за съпоставяне на паметта) и цялостно представяне (OVP) на теста за психомоторна бдителност (PVT-B), докато времената за реакция (RT) и пропуските бяха по-ниски от контролните група (Фигура 4).

Във фаза II моделите на когнитивното представяне останаха непроменени. Ние също така сравнихме когнитивното представяне (в рамките на субектите) през седмиците на всяка фаза и установихме, че контролната група (фаза I) се представя по-добре за пропуски на седмица 15 в сравнение с изходното ниво и седмица 4 (q=0.02) (Фигура S3). RT е по-висока на седмица 15 в сравнение със седмица 4 (q=0.008), докато не са открити значими разлики в ММГ или OVP. MMG беше единственият когнитивен резултат, който беше значително по-висок за SLR групата (фаза I) на седмица 15 в сравнение с изходното ниво (q=0.003) и седмица 4 (q=0.03) (Фигура S4) .

Във фаза II няма значителни разлики през седмиците в нито едно от измерванията на когнитивното представяне нито в контролната, нито в SLR групите. Освен това възрастта и полът също са включени в RDA и резултатите не показват ефект на интервенция върху когнитивното представяне на децата в която и да е група във всяка от времевите точки през 71-те седмици на изпитването.

Установено е обаче, че възрастта значително описва вариациите на когнитивните резултати в началото (p=0.008), седмица 4 (p=0.005) и седмица 15 (p=0 .028) (Фигура 5), за която възраст има положителна корелация с MMG и OVP. Не са открити значителни ефекти, причинени от интервенцията, възрастта или пола върху когнитивните резултати на седмица 56, седмица 61 или седмица 71.

Когато се разглеждат когнитивните профили през седмиците на всяко лечение във всяка фаза, както седмицата (p=0.001), така и полът (p=0.001) значително описват вариации в когнитивното представяне на контролната група (фаза I) , за които женският пол и седмица 15 са корелирани положително с MMG и OVP (Фигура S5a).

Децата се представиха по-добре при MMG на 15-та седмица в групата на SLR (фаза I), докато женският пол имаше положителна корелация с пропуски и RT (Фигура S5b). Ефектът от коригирането на лечението спрямо възрастта и пола също беше оценен за всяка фаза, като се контролираше седмицата (времеви точки). RDA показа, че възрастта има силна връзка с OVP и MMG във фаза I (Фигура S6a), докато във фаза II представянето относно RT и пропуските е по-лошо в SLR групата, отколкото в контролната група (Фигура S6b).
Като цяло възрастта и времевите точки са по-свързани с когнитивните резултати на децата в училищна възраст, отколкото с интервенцията, а ефектът от интервенцията се наблюдава само при ограничаване на проби в рамките на всяка седмица от фаза II след коригиране за възраст и пол.

3.4. Асоциация между чревната микробиота и когнитивното представяне на децата в училищна възраст

Открихме слаби корелации между чревната микробиота и когнитивните резултати във всички моменти от интервенцията въз основа на коефициентите на корелация на Spearman. Няколко асоциации бяха значими (p < {{0}}.05), но само една асоциация, открита на седмица 4 за SLR групата (Roseburia срещу пропуски, rho=−0.40, q {{6 }}.04), остава значителна последваща корекция за множество сравнения (Фигура S7).

Няколко асоциации, които се доближиха до значимостта, бяха открити през седмица 56 и седмица 71. Асоциациите, идентифицирани в групата на SLR на седмица 56, включваха Faecalibacterium–RT (rho=0.62, q=0.07 ), Prevotella–OVP(rho=−0.55, q {{10}}.08), Gammaproteobacteria–OVP (rho=−0.58, q=0.07) и Faecalibacterium–OVP (rho=−0.64, q=0.05). На седмица 71 Faecalibacterium корелира положително с RT в контролната група (rho=0.62, q=0.07).

Отчитайки възрастта и пола, допълнителен анализ на връзката между чревната микробиота и когнитивното представяне във всяка времева точка беше извършен с помощта на MFA, за да се разкрият вариации между отделните профили на групите за лечение (допълнителен файл S4).

Въпреки че индивидуалната вариация се обяснява с изобилието от чревна микробиота в Dim 1 и на двете фази (p < 0.0001), силно разделение между контролната и SLR групите беше отбелязано в Dim 2 (Фигури 6 и 7). Контрастният профил между тези две групи беше повлиян от възрастта и OVP, които бяха положително корелирани с Dim 2 (p <0,0001), докато както RT, така и пропуските бяха отрицателно корелирани (p <0,0001).

Гамапротеобактериите обаче бяха най-влиятелните при описването на индивидуалните вариации в това измерение на седмица 61 (p < 0.0001). Нивото на тази бактерия е по-ниско в SLR групата (координата=−1.35, p <0.0001).

Въпреки неравните размери на пробите, MFA посочи, че разликата в профилите на деца в училищна възраст в това нерандомизирано клинично изпитване е била повлияна повече от възрастта и когнитивните резултати, отколкото от чревната микробиота, което предполага по-малък принос на интервенцията към индивидуалните вариации в това проучване.

4. Дискусия

Нашето проучване не наблюдава значителни промени в абсолютното изобилие на чревната микробиота след първата фаза на интервенцията с ориз Sinlek при деца в училищна възраст. Значителни разлики между групите обаче бяха отбелязани във фаза II (седмици 61 и 71) за totalbacteria, Firmicutes, Bacteroidetes и Gammaproteobacteria.

Ние също така наблюдавахме значителни разлики в когнитивното представяне между контролната и интервенционната групи и в двете фази. Не открихме силна връзка между чревната микробиота и когнитивното представяне в нито един момент.

Допълнителни анализи предполагат, че в тази кохорта интервенцията с ориз Sinlek не е допринесла за вариации в чревната микробиота и когнитивните профили на деца в училищна възраст, тъй като резултатите са били повлияни предимно от възрастта.

For more information:1950477648nn@gmail.com