Un essai non randomisé étudiant l'impact de la consommation de riz brun sur le microbiote intestinal, l'attention et la mémoire de travail à court terme chez les enfants thaïlandais d'âge scolaire, partie 3

Des études antérieures ont montré que l’abondance absolue du microbiote intestinal au début de la vie variait de manière significative au cours des deux ou trois premières années de la vie [43,44]. Dans cette étude, l’impact de l’âge sur les profils du microbiote intestinal a également été observé chez les enfants d’âge scolaire.

Ces dernières années, de plus en plus d’études ont montré qu’il existe une relation étroite entre le microbiote intestinal et la mémoire. La diversité et l’abondance du microbiote sont étroitement liées à l’amélioration des performances de la mémoire.

Premièrement, l’impact du microbiote intestinal sur le système nerveux est important. Le microbiote peut envoyer des signaux au système nerveux central via l’axe intestin-cerveau, affectant ainsi le comportement et la cognition humaine. De plus, certaines substances du microbiote peuvent également affecter le fonctionnement de la barrière hémato-encéphalique et ainsi affecter la fonction cérébrale.

Deuxièmement, les probiotiques présents dans le microbiote peuvent moduler la fonction du système immunitaire et réduire le niveau d’inflammation, améliorant ainsi la fonction du système nerveux et améliorant la mémoire et les capacités d’apprentissage. Un déséquilibre du microbiote intestinal entraînera une réponse inflammatoire accrue, réduisant ainsi l’apprentissage et la mémoire.

Enfin, dans les études sur le microbiote intestinal humain, différentes espèces de microbes intestinaux sont associées à différentes fonctions cognitives. Par exemple, une plus grande abondance de l’espèce Bifidobacterium dans l’intestin a été associée à une amélioration de la fonction cognitive. Les bactéries lactiques peuvent être bénéfiques à l’apprentissage et à la mémoire, tandis que les bactéries anaérobies peuvent favoriser la formation de neurotransmetteurs antidépresseurs.

En résumé, il existe une relation étroite entre le microbiote intestinal et la mémoire. En améliorant la microécologie intestinale et en renforçant les fonctions du système nerveux et du système immunitaire, la mémoire et les capacités d’apprentissage peuvent être améliorées. Dans le même temps, nous devons également prêter attention à l’alimentation et au mode de vie pour maintenir la santé intestinale et guider le microbiote intestinal pour qu’il forme un modèle de diversité et d’abondance afin de mieux protéger la santé et les capacités cognitives. On peut voir que nous devons améliorer la mémoire, et la Cistanche deserticola peut améliorer considérablement la mémoire, car la Cistanche deserticola est une matière médicinale traditionnelle chinoise qui a de nombreux effets uniques, dont l'un est d'améliorer la mémoire. L’efficacité de la viande hachée vient des différents ingrédients actifs qu’elle contient, notamment des acides, des polysaccharides, des flavonoïdes, etc. Ces ingrédients peuvent favoriser la santé cérébrale de diverses manières.

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Les enfants recevant du riz Sinlek ont ​​présenté une augmentation des abondances de Firmicutes et une diminution des abondances de Bacteroidetes qui étaient respectivement corrélées négativement et positivement avec l'âge au cours de la phase II. Il semble également que l'âge influence l'abondance des deux principaux phylums ci-dessus, car il a été constaté que leurs proportions dans l'intestin changer tout au long de la vie.

Alors que les Firmicutes et les Bacteroidetes sont les principaux phylums contribuant à une structure du microbiome intestinal semblable à celle des adultes au cours des 4 premières années de la vie [45], leurs abondances variaient significativement lorsque l'on comparait les enfants (9,8 ans) aux adultes (supérieurs ou égaux à 40 ans) [ 3], et des adultes (supérieurs ou égaux à 30 ans) aux personnes âgées (supérieurs ou égaux à 65 ans) [46]. Nos résultats suggèrent que ces phylums pourraient interagir avec l'âge chez les enfants d'âge scolaire, quelle que soit l'intervention.

Bien que l'abondance des gammaprotéobactéries ait été sensiblement plus faible pour le groupe d'intervention SLR à la semaine 61 (2,2 fois inférieure à celle du groupe témoin), nous avons observé au sein de chaque groupe un changement transitoire dans cette classe au cours des phases I et II. Nous émettons l'hypothèse que l'épuisement des gammaprotéobactéries pourrait être dû à des changements alimentaires chez les enfants plutôt qu'à un effet direct de l'intervention depuis la réouverture de l'école après des mois de fermeture en raison de la pandémie de COVID-19. Une telle réduction de l'abondance de ce taxon, en particulier à la semaine 61, laisse entendre que la classe des gammaprotéobactéries pourrait être plus sensible aux changements de régime alimentaire (des repas faits maison aux repas scolaires) chez les jeunes enfants (âgés entre 7 et 8 ans) car elle est corrélée avec l'âge dans notre ensemble d'échantillons.

Bien que le déclin de la population de cette classe n'ait pas été établi auparavant chez les enfants d'âge scolaire, une réponse rapide caractéristique du microbiote intestinal à des régimes alimentaires modifiés pourrait étayer nos résultats (47). De plus, l'abondance de Bacteroides a progressivement diminué et était la plus faible au point final de l'essai chez les enfants recevant du riz blanc et du riz Sinlek.

Une tendance similaire a été observée pour Ruminococcus. Nous avons également observé un rapport plus élevé de Prevotella/Bacteroides (P/B), qui était négativement corrélé à l'âge (rho {{0}} −0,31,q=0.02) à la semaine 71 (Figures S8 et S9). Ces bactéries sont les entérotypes prédominants dans le microbiome intestinal humain [48], et leur composition peut être modifiée par les composants alimentaires à court terme [49-51] ; cependant, changer le statut d'un entérotype nécessiterait une intervention diététique à long terme (52). De plus, de nombreuses études ont démontré que Prevotella et Ruminococcus sont associés aux fibres alimentaires, alors que les Bacteroides dominent l'intestin des individus suivant un régime occidental [53,54].

L'abondance de ces taxons chez les enfants d'âge scolaire pourrait donc être modulée par des changements alimentaires, comme mentionné précédemment.

Des études récentes portant sur les interventions de perte de poids ont montré que les modifications des profils microbiens sont associées à une perte de poids et à une augmentation du niveau d'Akkermansia, quel que soit le type d'intervention (55-57). Dans cette étude, nous avons observé une diminution du score z de l'IMC dans quelques échantillons suite à l'intervention SLR en phase I. Un échantillon (BH210) était obèse au départ, puis a perdu du poids, pour être ensuite classé comme en surpoids aux semaines 4 et 15.

Le score z de l'IMC des deux autres échantillons (BH249 et BH273) est passé du surpoids au départ à la normale aux semaines 4 et 15. En examinant le profil du microbiote intestinal de ces individus, une tendance à la baisse a été observée dans la plupart des taxons bactériens du BH210. échantillon, à l’exception de Bacteroidetes (Figure S10). Il a également été observé que l’abondance du microbiote intestinal fluctue fortement dans les échantillons BH249 et BH273 (Figure S11).

Bien que l'analyse statistique n'ait pas été possible en raison du petit nombre d'échantillons, il serait intéressant d'étudier si l'intervention SLR affecte les modifications de l'IMC et son interaction avec le microbiote intestinal dans des échantillons de plus grande taille.

Alors que des études antérieures ont montré que l'intervention alimentaire d'origine animale [58] et la consommation élevée de protéines [59] sont associées à un plus grand degré de capacité cognitive chez les enfants d'âge scolaire, l'utilisation de l'intervention à base de riz Sinlek ne s'est pas avérée affecter les performances cognitives des enfants, sauf dans Phase II, au cours de laquelle le groupe SLR a surpassé le groupe témoin (contrôle pendant une semaine), malgré un échantillon plus petit. De plus, les résultats cognitifs qui affichaient un modèle dépendant de l'âge étaient cohérents avec les rapports antérieurs d'amélioration de la fonction avec l'âge sur les deux le CBT [60] et le PVT [61].

Il n’a pas été démontré que l’administration répétée de PVT-B modifie les résultats de la PVT, y compris le temps de réponse et les délais (62). Dans notre étude, les enfants plus âgés (âgés de 9 à 12 ans) ont obtenu de meilleurs résultats à toutes les évaluations cognitives que les enfants plus jeunes (âgés de 6 à 8 ans).

Nos données ont démontré que les enfants plus âgés de cette étude avaient une plus grande capacité de mémoire (MMG plus élevé) et une meilleure attention (RT et erreurs plus faibles) que les enfants plus jeunes. De plus, lorsque l’âge et les résultats cognitifs étaient intégrés au microbiote intestinal, les deux premières variables étaient fortement corrélées. Une telle relation pourrait être due au développement cérébral chez les enfants d’âge scolaire, sans lien avec les modifications du microbiote intestinal. La TCC est une mesure de la mémoire de travail visuospatiale à court terme [63], qui est souvent associée à la fonction hippocampique [64,65]. ].

On sait que l’hippocampe se développe avec l’âge, ce qui entraîne des améliorations de la mémoire liées à l’âge (Riggins et al., 2018). L'attention engage plusieurs régions du cerveau, notamment le cortex préfrontal, le cortex moteur et les ganglions basals [66], régions également sensibles au développement lié à l'âge.

Les noyaux gris centraux ne sont pas complètement développés dans l'enfance et diminuent de volume entre 7 et 24 ans [67], à l'instar d'autres régions corticales qui continuent de se développer tout au long de l'adolescence [68,69]. Nos résultats confirment les découvertes antérieures selon lesquelles les résultats cognitifs s'améliorent à mesure que les enfants se développent, cette étude ajoutant des informations contextuelles sur les communautés microbiennes présentes dans notre population adolescente.

Conformément aux résultats précédents [20,21], nous avons émis l’hypothèse que le riz brun pourrait contribuer à améliorer les capacités cognitives (attention et mémoire de travail à court terme) chez la population peu étudiée d’enfants d’âge scolaire. Notre plan d'échantillonnage randomisé, avec évaluation clinique et identification de biomarqueurs [70], nous a permis de surveiller de plus près comment une intervention à base de riz brun pourrait avoir un effet bénéfique sur la fonction cognitive, y compris les impacts potentiels sur la santé mentale qui n'étaient pas inclus dans la présente étude. entre enfants et adultes à l’avenir en vaudrait également la peine.

Des études transversales et d'intervention (par exemple, probiotiques et prébiotiques) ont démontré que le microbiote intestinal peut influencer la santé cognitive, la plupart des résultats indiquant une amélioration des résultats cognitifs ainsi que la communication entre le microbiote intestinal et le cerveau (71). Une étude a montré que les individus ayant une forte adhésion au régime méditerranéen ont une grande abondance de bactéries productrices d'AGCC, notamment Faecalibacterium et Roseburia. Ces deux taxons étaient positivement corrélés avec des évaluations cognitives telles que la mémoire de Babcock et la pratique constructionnelle (72). Ici, nous avons observé une relation négative entre Roseburia et les écarts dans le groupe SLR à la semaine 4, mais cette association ne s'est pas maintenue au fil du temps. Faecalibacterium, cependant, a montré une relation positive avec la RT malgré les traitements. Bien que ces deux genres soient des bactéries productrices de butyrate dominantes, leur abondance pourrait avoir un effet différent sur la cognition humaine, comme observé précédemment chez les patients présentant des troubles cognitifs [73,74].

De plus, une dose d'intervention de riz Sinlek, fournie dans un rapport 1:1 avec du riz blanc, pourrait donc ne pas être suffisante pour influencer le microbiome intestinal ou les performances cognitives des enfants d'âge scolaire. De futures recherches utilisant une dose complète de riz Sinlek et l’étude des profils métaboliques pourraient aider à élucider la relation complexe entre le microbiote intestinal et la fonction cognitive.

Les lactobacilles sont l'une des bactéries dominantes présentes dans le lait maternel, qui peuvent être transférées lors de l'allaitement [75]. Dans notre étude, nous avons observé une association négative entre Lactobacillus et l'âge au départ et à la semaine 4. Plus de 80 % des enfants de la première phase d'intervention ont été allaités pendant la petite enfance. Une tendance à la baisse observée de cette bactérie probiotique chez les enfants plus âgés d'âge scolaire implique qu'une diminution de l'impact de l'allaitement maternel pourrait être une force motrice au cours de l'enfance intermédiaire.

La sélection d’une approche pour le profilage du microbiome peut s’avérer difficile, en particulier lorsqu’elle est liée à une intervention, à la santé ou à des maladies. L'adoption de plusieurs approches peut ajouter de la variabilité aux résultats. Notre approche de quantification (qPCR), en particulier, nous a permis de déterminer les abondances absolues du microbiote intestinal et dans quelle mesure elles ont changé après l'intervention, alors que de nombreuses études utilisant le séquençage du gène de l'ARNr 16S analysent la composition microbienne sur la base des abondances relatives (27, 76, 77).

Bien que cette dernière méthode aide à identifier l’ensemble du microbiome intestinal, l’interprétation des données de composition générées par cette méthode peut rendre difficile l’identification du groupe de bactéries réellement influencées par une intervention ou un état de santé (78). Considérer les estimations de l’abondance absolue des taxons peut donc être bénéfique pour suivre les bactéries cibles et corréler leur composition réelle aux conditions étudiées.

La principale force de cette étude est qu'elle décrit l'interaction d'une intervention sur le riz Sinlek, le microbiote intestinal et les performances cognitives des enfants d'âge scolaire, l'âge ayant une influence significative sur les profils microbiens et les résultats cognitifs. Néanmoins, plusieurs limites doivent être reconnus. La petite taille de l'échantillon et le nombre inégal de sujets dans les groupes de contrôle et d'intervention peuvent réduire la puissance statistique de notre étude. Les comparaisons du microbiote intestinal et des performances cognitives au sein des sujets au fil du temps au cours de l'intervention n'ont pas pu être établies en raison de sujets manquants dans la phase II avec une adoption incomplète de l'intervention. UN

ge, en tant que facteur de confusion potentiel, devrait être pris en compte dans les futures études d'intervention. Bien que nous nous concentrions sur l'attention et la mémoire de travail à court terme, les évaluations cognitives pourraient devoir être élargies (par exemple, pour inclure la fonction sociale, la planification, les tâches verbales et le symbolisme) afin de décrire adéquatement les capacités fonctionnelles des enfants, y compris la santé mentale.

D'autres variables susceptibles d'avoir une influence sur la fonction cognitive, telles que la nutrition, le bien-être/le statut socio-économique et les niveaux de fer, n'ont pas été collectées en raison de barrières linguistiques et culturelles, car les enfants étaient issus de diverses origines ethniques. Comme notre étude portait sur des enfants, le dosage de l'intervention constituait également une limitation potentielle. Par ailleurs, il convient de noter que l'alimentation des enfants en dehors des heures de classe n'était pas contrôlée.

Le temps entre les deux phases a également été considérablement allongé en raison de la pandémie de COVID-19, et il n'a pas été possible d'enregistrer les habitudes alimentaires des enfants pendant cette période. Une étude récente suggère que la pandémie a provoqué des changements temporaires dans les habitudes de consommation alimentaire [79]. En conséquence, il pourrait y avoir une variation du microbiome ou des résultats cognitifs induite par l’alimentation qui pourrait masquer les effets d’intervention existants. Une approche métabolomique peut aider à clarifier le lien entre le microbiote intestinal et la fonction cognitive.

En conclusion, cet essai clinique non randomisé a révélé que l’intervention sur le riz Sinlek n’affectait pas de manière significative l’abondance du microbiote intestinal ou les performances cognitives des enfants d’âge scolaire. L’étude a toutefois révélé que l’âge était significativement associé aux variations de l’abondance du microbiote intestinal et des résultats cognitifs au cours des deux phases.

Les enfants plus âgés ont surpassé les enfants plus jeunes dans toutes les évaluations cognitives. Une association négative entre Roseburia et les déchéances a été notée dans le groupe SLR. Une augmentation de la dose de SLR ou un profilage métabolique serait nécessaire pour mieux comprendre si Sinlekrice pourrait exercer un effet positif sur le microbiote intestinal et améliorer la fonction cognitive chez les enfants. Nos résultats indiquent que l'âge est directement lié aux profils du microbiote intestinal et à la cognition chez les enfants d'âge scolaire du nord de la Thaïlande.

Documents supplémentaires : Les informations complémentaires suivantes peuvent être téléchargées sur https://www.mdpi.com/article/10.3390/nu14235176/s1, Figure S1 : Les boîtes à moustaches représentent les abondances bactériennes normalisées basées sur sur le nombre de copies d'ARNr log10 qPCR 16S par gramme de matières fécales au cours des semaines de la phase I. Les différences dans les abondances absolues moyennes du microbiote intestinal entre les moments de chaque phase (au sein des sujets) ont été déterminées à l'aide de tests t par paires ou de tests de classement signés de Wilcoxon avec correction de la valeur p de Benjamini-Hochberg (BH), à la suite de résultats significatifs d'une étude à un stade. manière répétéemesures ANOVA ou le test de Friedman (p < 0,05). **** q < 0,0001, *** q << 0.01, * q < 0.05. WR, white rice (control); SLR, Sinlek rice intervention. 

Figure S2 : Les boîtes à moustaches représentent les abondances bactériennes normalisées basées sur le nombre de copies d'ARNr log10 qPCR 16S par gramme de matières fécales au cours des semaines de la phase II. Les différences dans les abondances absolues moyennes du microbiote intestinal entre les moments de chaque phase (au sein des sujets) ont été déterminées à l'aide de tests t par paires ou de tests de rang signés de Wilcoxon avec correction de la valeur p de Benjamini-Hochberg (BH), à la suite de résultats significatifs d'une étude à un stade. mesures répétées ANOVA ou test de Friedman (p < 0.05). **** q < 0.0001, *** q < 0,001, ** q < 0,01,* q < 0,05. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek. Figure S3 : Barplots affichant les performances cognitives des enfants d'âge scolaire dans un essai clinique non randomisé.

La différence de moyenne au fil des semaines de chaque phase (au sein des sujets) a été déterminée à l'aide du test de rang signé de Wilcoxon avec correction de la valeur p de Benjamini-Hochberg (BH), suite aux résultats significatifs du test de Friedman (p < 0.{ {4}}5). *** q < 0.001, ** q < {{20}}.01, * q < 0,05. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek ; MMG= jeu de correspondance de mémoire ; OVP=performance globale (%) ; RT=temps de réaction. Figure S4 : Barplots affichant les performances cognitives des enfants d'âge scolaire dans un essai clinique non randomisé. La différence de moyenne au fil des semaines de chaque phase (au sein des sujets) a été déterminée à l'aide du test de rang signé de Wilcoxon avec correction de la valeur p de Benjamini-Hochberg (BH), suite aux résultats significatifs du test de Friedman (p < 0,05). *** q < 0,001, ** q < 0,01, * q < 0,05. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek ; MMG=jeu de correspondance de mémoire ; OVP=performance globale (%) ; Temps de réaction RT =.Figure S5 : tracés RDA affichant l'effet de l'intervention sur les performances cognitives des enfants d'âge scolaire en phase I ((a) le groupe témoin (traitement WR) et (b) le groupe d'intervention ( Traitement SLR)).

Le traitement, le sexe et l’âge ont été utilisés comme variables explicatives contraintes, et les performances cognitives comme variable de réponse. Les flèches biplot dans les tracés RDA représentent les performances cognitives (flèches bleues) et les variables explicatives contraintes (flèches marron). Un triangle désigne le centre de gravité de chaque variable explicative. L'angle entre une paire de vecteurs reflète leur corrélation. L'importance des contraintes a été évaluée à l'aide d'un test de permutation de type ANOVA. Les identifiants des échantillons ont été limités au sein de chaque groupe de traitement, et la variance entre et à l'intérieur a été quantifiée chaque semaine (référence, semaine 4 et semaine 15). WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek ; MMG, jeu de correspondance de mémoire ; OVP, la performance globale (%) ; RT, temps de réaction (milliseconde) ; intervalles (milliseconde).

Figure S6 : Graphiques RDA illustrant l'effet de l'intervention sur les performances cognitives des enfants d'âge scolaire en phase I (a) et en phase II (b). Le traitement, le sexe et l’âge ont été utilisés comme variables explicatives contraintes et les performances cognitives comme variable de réponse. Les flèches biplot dans les tracés RDA représentent les performances cognitives (flèches bleues) et les variables explicatives contraintes (flèches marron). Un triangle désigne le centroïde de chaque variable explicative. L'angle entre une paire de vecteurs reflète leur corrélation. L'importance des contraintes a été évaluée à l'aide d'un test de permutation de type ANOVA. Une variable faible a été contrainte au sein de chaque phase, et la variance entre et à l'intérieur a été quantifiée par traitement. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek ; MMG, jeu de correspondance de mémoire ; OVP, la performance globale (%) ; RT, les temps de réaction (milliseconde) ; intervalles (milliseconde). Figure S7 : Relation entre le microbiote intestinal et les performances cognitives des enfants d'âge scolaire dans un essai clinique non randomisé (Phase I : (a–c), Phase II : (d–f)). Les associations entre le microbiote intestinal et les performances cognitives ont été déterminées à l’aide du coefficient de corrélation de rang de Spearman. La correction de la valeur p de Benjamini-Hochberg (BH) a été utilisée pour plusieurs ajustements de tests (valeur q).

Une valeur q inférieure à 0.05 est statistiquement significative. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek ; MMG, jeu de correspondance de mémoire ; OVP, la performance globale (%) ; RT, les temps de réaction (milliseconde) ; intervalles (milliseconde). Figure S8 : Boxplots affichant les rapports Prevotella/Bacteroides basés sur le nombre de copies d'ARNr log1{{10}} qPCR 16S par gramme de matières fécales au cours des semaines de la phase II. Les différences d'abondance moyenne absolue du microbiote intestinal entre les moments de chaque phase (au sein des sujets) ont été déterminées à l'aide du test de rang signé de Wilcoxon avec correction de la valeur p de Benjamini-Hochberg (BH), suite aux résultats significatifs du test de Friedman (p < {{14} }.05). **** q < 0,0001, *** q < 0,001** q < 0,01, * q < 0,05. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek. Figure S9 : Boîtes à moustaches affichant les ratios Prevotella/Bacteroides basés sur le nombre de copies d'ARNr log10 qPCR 16S par gramme de matières fécales pour les groupes d'intervention sur le riz témoin et Sinlek en phase II.

Les différences d'abondance moyenne absolue du microbiote intestinal entre les groupes de traitement ont été déterminées à l'aide du test de somme des rangs de Wilcoxon avec correction de la valeur p de Benjamin-Hochberg (BH). *** q < 0.001, ** q < 0,01, * q < 0,05. Une association entre le rapport Prevotella/Bacteroides et l'âge des enfants d'âge scolaire a été déterminée à l'aide du coefficient de corrélation de rang de Spearman. WR, riz blanc (témoin) ; SLR, intervention sur le riz Sinlek. Figure S10 : Boxplots affichant les abondances bactériennes normalisées basées sur le nombre de copies d'ARNr log10 qPCR 16S par gramme de matières fécales de l'échantillon BH210 au cours des semaines de l'intervention SLR (Phase I). Cet échantillon était obèse au départ, puis est devenu en surpoids aux semaines 4 et 15. WR, SLR blanc, intervention sur le riz Sinlek. Figure S11 : Boxplots affichant les abondances bactériennes normalisées basées sur le nombre de copies d'ARNr log10 qPCR 16S par gramme de matières fécales des échantillons BH2489 et BH273 au cours des semaines de l'intervention SLR (Phase I).

Ces échantillons étaient en surpoids au départ, puis sont devenus normaux aux semaines 4 et 15. SLR, intervention sur le riz Sinlek. Tableau S1 : Paires d'amorces ciblant les gènes bactériens de l'ARNr 16S [80–90]. Tableau S2 : Données démographiques des enfants d'âge scolaire dans les groupes de contrôle et d'intervention au départ. Tableau S3 : Données démographiques des enfants d'âge scolaire dans les groupes de contrôle et d'intervention à la semaine 4. Tableau S4 : Données démographiques des enfants d'âge scolaire dans les groupes de contrôle et d'intervention à la semaine 15. Tableau S5 : Données démographiques des enfants d'âge scolaire dans les groupes de contrôle et d'intervention groupes à la semaine 56. Tableau S6 : Données démographiques des enfants d'âge scolaire dans les groupes de contrôle et d'intervention à la semaine 61.

Tableau S7 : Données démographiques des enfants d'âge scolaire dans les groupes de contrôle et d'intervention à la semaine 71. Données supplémentaires : variables démographiques, abondance du microbiote intestinal sélectionné et résultats cognitifs des enfants d'âge scolaire dans les phases I et II. Fichier supplémentaire S1 : Comparaisons multivariées utilisant PERMANOVA pour chaque semaine d'intervention sur le riz Sinlek. Fichier supplémentaire S2 : Effet des points temporels à chaque niveau de traitement (mesure répétée). Fichier supplémentaire S3 : L'effet du traitement, du point temporel et des variables démographiques sur l'abondance du microbiote intestinal (PERMANOVA). Fichier supplémentaire S4 : Analyse factorielle multiple (AMF) de l'association entre les variables de l'hôte (âge et sexe), le microbiote intestinal et les résultats cognitifs.

Contributions des auteurs : conceptualisation, méthodologie, LKM, EG, KK, JD, JS et SP ; analyse formelle, LG ; validation, LKM, TJS, JS et SP ; visualisation, LG; rédaction d'un brouillon original, LG, LKM et SP ; rédaction-révision et édition, LG, LKM, EG, KK, JD, TJS, JS et SP ; supervision, JD, JS et SP ; acquisition de financement, JD, JS et SP Tous les auteurs ont lu et accepté la version publiée du manuscrit.

Financement : Cette étude collaborative a été financée par OHSU Global (Portland, OR, États-Unis). Le programme Soyons en bonne santé ! La plate-forme utilisée pour la collecte de données a été développée avec l'Institut de recherche clinique et translationnelle de l'OHSU (OCTRI ; 1UL1TR002369) grâce au financement des National Institutesof Health (NIH), y compris les Science Education Partnership Awards (R25OD01496, R25GM129840) et l'infrastructure développée par les NIH accorde des subventions R25RR{{ 8}}S1, UL1RR024140-04S3, RR026008,3P30CA-69553-13S9 et UL1TR002369. Le groupe de recherche Gut Microbiome a été financé par l’Université MaeFah Luang.

Déclaration du comité d'examen institutionnel : l'étude a été menée selon la Déclaration d'Helsinki et approuvée par le comité d'éthique de l'Université Mae Fah Luang (licence d'éthique : REH-61204).

Déclaration de consentement éclairé : un consentement éclairé a été obtenu de tous les sujets impliqués dans l'étude.

Remerciements : Les auteurs souhaitent remercier tous les participants qui ont fourni des échantillons de matières fécales et des informations démographiques. Nous tenons à exprimer notre gratitude à Channarong Wanthanjai pour son assistance technique. Nous apprécions Angie Setthavongsack pour son aide à l'analyse cognitive, dont les efforts ont été soutenus par le National Institutes of Health Common Fund et l'Officeof Scientific Workforce Diversity dans le cadre de trois prix liés RL5GM118963, TL4GM118965 et UL1GM118964, administrés par l'Institut national des sciences médicales générales. Nous remercions l’Université MaeFah Luang d’avoir soutenu le groupe de recherche sur le microbiome intestinal.

Conflits d'intérêts : KK est le fondateur de Sooksatharana (Social Enterprise) Co., Ltd. Les bailleurs de fonds n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte et l'analyse des données, la décision de publication ou la préparation du manuscrit.

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