不同膳食碳水化合物构成模式对血清LDL-C水平的影响及相关机制

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81903301
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    孟荟萃
  • 依托单位：
    中山大学
  • 学科分类：
    H3003.人类营养
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is an important target for the prevention and treatment of cardiovascular disease, and the serum concentrations of LDL-C can be regulated by cholesterol metabolism pathways and influenced by gut microbiota and short chain fatty acids. Prior studies that have directly compared the effects of different dietary carbohydrate patterns (high added sugar, high refined grain and high whole grain patterns) on serum LDL-C concentrations are extremely limited. Our previous study has reported that consumption of high refined grain diet resulted in higher concentrations of serum LDL-C as well as cholesterol absorption and synthesis markers compared with consumption of high added sugar and high whole grain diets in participants with hypercholesterolemia. However, the potential mechanisms underlying the differential effects of dietary carbohydrate patterns on serum LDL-C concentrations have not been investigated. In our current study, an ApoE-/- mouse model will be used to investigate the following objectives. We will first compare the effects of different dietary carbohydrate patterns on the levels of critical control points and transcription factors in cholesterol absorption, synthesis and excretion pathways. We will then compare the effects of different dietary carbohydrate patterns on the diversity and composition of gut microbiota and short chain fatty acids levels. In addition, we will analyze the correlations between levels of critical control points and transcription factors in cholesterol metabolism pathways and levels of gut bacteria and short chain fatty acids. The current study will identify the molecular targets and mechanisms underlying the differential effects of different dietary carbohydrate patterns on the regulation of serum LDL-C concentrations.
低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）是心血管疾病防治的重要靶点，其血清水平受胆固醇代谢途径的调控及肠道菌群和短链脂肪酸的影响。以往研究缺乏直接比较不同膳食碳水化合物构成模式（高添加糖、高精制谷物和高全谷物模式）对LDL-C水平的影响。我们的研究表明，高胆固醇受试者在摄入高精制谷物膳食后，血清LDL-C及胆固醇吸收与合成标记物的水平高于摄入高添加糖和高全谷物膳食后的水平，但不同模式对调节LDL-C水平相关机制的影响尚不明确。本课题拟利用ApoE-/-小鼠开展以下研究：1）比较不同膳食碳水化合物构成模式对胆固醇吸收、合成和转化外排途径的关键控制点和转录因子水平的影响；2）比较不同模式对肠道菌群多样性与组成和短链脂肪酸水平的影响；3）分析胆固醇代谢途径的关键控制点和转录因子水平与肠道菌丰度以及短链脂肪酸水平之间的相关性。研究结果将阐明不同碳水化合物构成模式影响LDL-C水平的作用靶点和相关分子机制。

结项摘要

以往研究表明不同种类的膳食碳水化合物对低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平有不同的影响，但潜在机制仍不清楚。本研究目的是利用ApoE-/-小鼠比较不同膳食碳水化合物构成模式（高添加糖、高精制谷物和高全谷物模式）对胆固醇吸收、合成和转化外排途径的关键控制点和转录因子水平及肠道菌群多样性与组成和短链脂肪酸水平的影响，以阐明不同碳水化合物构成模式影响LDL-C水平的作用靶点和相关分子机制。44只8周龄的雄性ApoE-/-小鼠随机喂食等能量高添加糖、高精制谷物或高全谷物模式饲料12周。饲料的宏量营养素组成均为55%E的总碳水化合物、20%E的蛋白质和25%E的脂肪，但分别富含20%E的不同类型碳水化合物。我们的结果显示，与高全谷物模式相比，经高添加糖和高精制谷物模式干预后的小鼠血浆总胆固醇（TC）、LDL-C、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）和非HDL-C水平均较高，肠道LXR-α mRNA表达量较低；经高添加糖模式干预后的小鼠肠道ABCG5 mRNA表达量较低，盲肠内容物中石胆酸水平较高；经高精制谷物模式干预后的小鼠肝脏IDOL mRNA表达量较高，盲肠内容物中石胆酸和脱氧胆酸水平较高。经高添加糖或高精制谷物模式干预后相对丰度较低的阿克曼菌属、梭状芽胞杆菌属和拟普雷沃氏菌属的相对丰度与空腹血浆TC、LDL-C、HDL-C或非HDL-C水平或盲肠内容物石胆酸和脱氧胆酸水平呈负相关，与负责肠道胆固醇外排的LXR-α、ABCG5或ABCG8的基因表达水平呈正相关。相反，经高添加糖或高精制谷物模式干预后相对丰度较高的乳杆菌属、毛螺菌属NK4A136组、Lachnoclostridium菌属、大肠埃希菌和螺杆菌属的相对丰度与空腹血浆TC、LDL-C、HDL-C或非HDL-C水平或盲肠内容物石胆酸和脱氧胆酸水平呈正相关，而与肠道胆固醇外排相关基因表达呈负相关。我们的研究结果表明，与高全谷物模式相比，高添加糖和高精制谷物模式可能通过促进次级胆汁酸合成和抑制胆固醇外排途径中关键控制点的基因表达水平来对血浆胆固醇水平产生不利影响，而这些变化可能与同时发生变化的肠道菌群相对丰度有关。高添加糖和高精制谷物模式的作用靶点不同。本研究结果为深入了解不同种类的膳食碳水化合物如何影响血脂和相关分子机制提供了理论基础，有着重要的创新理论和应用价值。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Dietary Copper and Selenium Intakes and the Risk of Type 2 Diabetes Mellitus: Findings from the China Health and Nutrition Survey.
膳食铜和硒的摄入量与 2 型糖尿病的风险：中国健康与营养调查的结果
  • DOI：
    10.3390/nu14102055
  • 发表时间：
    2022-05-13
  • 期刊：
    NUTRIENTS
  • 影响因子：
    5.9
  • 作者：
    Cui, Zhixin;Zhou, Haiyan;Liu, Ke;Wu, Man;Li, Shun;Meng, Shuangli;Meng, Huicui
  • 通讯作者：
    Meng, Huicui
Associations between Dietary Animal and Plant Protein Intake and Cardiometabolic Risk Factors-A Cross-Sectional Study in China Health and Nutrition Survey.
膳食动植物蛋白摄入量与心脏代谢危险因素的关联——中国健康与营养调查横断面研究
  • DOI：
    10.3390/nu13020336
  • 发表时间：
    2021-01-23
  • 期刊：
    Nutrients
  • 影响因子：
    5.9
  • 作者：
    Meng S;Cui Z;Li M;Li T;Wu F;Kang T;Meng H
  • 通讯作者：
    Meng H
补充益生菌对肥胖机体免疫调节作用的研究进展
  • DOI：
    10.7506/spkx1002-6630-20200520-229
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    食品科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒙双利;孟荟萃
  • 通讯作者：
    孟荟萃
Associations between Conventional and Emerging Indicators of Dietary Carbohydrate Quality and New-Onset Type 2 Diabetes Mellitus in Chinese Adults.
中国成人膳食碳水化合物质量的传统指标和新兴指标与新发 2 型糖尿病之间的关联
  • DOI：
    10.3390/nu15030647
  • 发表时间：
    2023-01-27
  • 期刊：
    NUTRIENTS
  • 影响因子：
    5.9
  • 作者：
    Cui, Zhixin;Wu, Man;Liu, Ke;Wang, Yin;Kang, Tong;Meng, Shuangli;Meng, Huicui
  • 通讯作者：
    Meng, Huicui
Associations between Dietary Glycemic Index and Glycemic Load Values and Cardiometabolic Risk Factors in Adults: Findings from the China Health and Nutrition Survey.
成人膳食血糖指数、血糖负荷值与心脏代谢危险因素之间的关联：中国健康与营养调查的结果
  • DOI：
    10.3390/nu13010116
  • 发表时间：
    2020-12-30
  • 期刊：
    Nutrients
  • 影响因子：
    5.9
  • 作者：
    Li M;Cui Z;Meng S;Li T;Kang T;Ye Q;Cao M;Bi Y;Meng H
  • 通讯作者：
    Meng H

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低碳水化合物低GI膳食模式经调节肠道菌群改善胆固醇代谢紊乱的效应和机制研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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