Evaluation of GC–MS data may be challenging due to the high complexity of data including overlapped, embedded, retention time shifted and low S/N ratio peaks. In this work, we demonstrate a new approach, PARAFAC2 based Deconvolution and Identification System (PARADISe), for processing raw GC–MS data. PARADISe is a computer platform independent freely available software incorporating a number of newly developed algorithms in a coherent framework. It offers a solution for analysts dealing with complex chromatographic data. It allows extraction of chemical/metabolite information directly from the raw data. Using PARADISe requires only few inputs from the analyst to process GC–MS data and subsequently converts raw netCDF data files into a compiled peak table. Furthermore, the method is generally robust towards minor variations in the input parameters. The method automatically performs peak identification based on deconvoluted mass spectra using integrated NIST search engine and generates an identification report. In this paper, we compare PARADISe with AMDIS and ChromaTOF in terms of peak quantification and show that PARADISe is more robust to user-defined settings and that these are easier (and much fewer) to set. PARADISe is based on non-proprietary scientifically evaluated approaches and we here show that PARADISe can handle more overlapping signals, lower signal-to-noise peaks and do so in a manner that requires only about an hours worth of work regardless of the number of samples. We also show that there are no non-detects in PARADISe, meaning that all compounds are detected in all samples.

Aging is associated with decreased muscle mass and functional capacity, which in turn decrease quality of life. The number of citizens over the age of 65 years in the Western world will increase by 50 % over the next four decades, and this demographic shift brings forth new challenges at both societal and individual levels. Only a few longitudinal studies have been reported, but whey protein supplementation seems to improve muscle mass and function, and its combination with heavy strength training appears even more effective. However, heavy resistance training may reduce adherence to training, thereby attenuating the overall benefits of training. We hypothesize that light load resistance training is more efficient when both adherence and physical improvement are considered longitudinally. We launched the interdisciplinary project on Counteracting Age-related Loss of Skeletal Muscle Mass (CALM) to investigate the impact of lifestyle changes on physical and functional outcomes as well as everyday practices and habits in a qualitative context. We will randomize 205 participants older than 65 years to be given 1 year of two daily nutrient supplements with 10 g of sucrose and 20 g of either collagen protein, carbohydrates, or whey. Further, two groups will perform either heavy progressive resistance training or light load training on top of the whey supplement. The primary outcome of the CALM Intervention Study is the change in thigh cross-sectional area. Moreover, we will evaluate changes in physical performance, muscle fiber type and acute anabolic response to whey protein ingestion, sensory adaptation, gut microbiome, and a range of other measures, combined with questionnaires on life quality and qualitative interviews with selected subjects. The CALM Intervention Study will generate scientific evidence and recommendations to counteract age-related loss of skeletal muscle mass in elderly individuals. ClinicalTrials.gov NCT02034760 . Registered on 10 January 2014. ClinicalTrials.gov NCT02115698 . Registered on 14 April 2014. Danish regional committee of the Capital Region H-4-2013-070. Registered on 4 July 2013. Danish Data Protection Agency 2012-58-0004 – BBH-2015-001 I-Suite 03432. Registered on 9 January 2015.

Abstract Gut microbial dysbiosis have been linked to frailty in elderly, yet the presence of fungal communities and their possible association with host health are little understood. This study attempts to identify gut microbial fungal associations with the progression of atherogenic dyslipidemia in a population of older adults by investigating the interplay between dietary intake, gut mycobiome composition, plasma and fecal metabolome and anthropometric/body-composition measurements of 99 Danes aged 65 to 81 (69.57 ± 3.64) years. The gut mycobiome composition were determined by high-throughput sequencing of internal transcribed spacer (ITS2) gene amplicons, while the plasma and fecal metabolome was determined by GC-MS. The gut microbiome of the subjects investigated is home to three main eukaryotic phyla, namely Ascomyco-ta, Basidiomycota and Zygomycota, with genera Penicillium, Candida , and Aspergillus being particularly common. Hypertriglyceridemia was associated with fewer observed fungal species, and Bray-Curtis dissimilarity matrix-based analysis showed significant ( p < 0.05) clustering according to fasting levels of circulating plasma triglycerides (Tg) and very low-density lipoprotein (VLDL) cholesterol fasting levels, respectively. Higher levels of Tg and VLDL cholesterol significantly associates with increased relative abundance of genus Penicillium , and Saccha:ramyces likely mediated by a higher dietary fatty acids intake ( p < 0.05), and Sac-charomyces, Debaryomyces, Candida, Agaricus and Starmerella were moderately associated with SCF As groups. Collectively, these findings suggest that gut mycobiome dysbiosis on older adults is associated with hypertriglyceridemia, a known risk factor for development of cardiovascular disease.

Background

 The human gut is home for plethora of microbes including prokaryotic, eukaryotic and other microorganisms. During ageing, imbalances in the gut microbiota are associated with significant phenotypic effects for the host such as the development of metabolic disorders like changes in serum lipids levels, including general physiological decline. However, the presence of fungal communities and their possible association with host health are poorly understood. Therefore, we aim to elucidate trajectory for the progression of atherogenic dyslipidemia during ageing. 

Methods

 The interplay between dietary intake, gut microbiota composition, plasma and fecal metabolome and clinical measurements were investigated. The gut bacterial and fungal compositions were determined by high-throughput sequencing of V3 region of 16S rRNA and internal transcribed spacer (ITS2) gene amplicons, respectively. The plasma and fecal metabolomes were determined by GC-TOF-MS. Finally, the dietary intake records and the anthropometric/body-composition measurements at baseline were taken from 75 senior citizens aged 65 years old and above (69.57 ± 3.64). 

Results

 At phyla, the gut is home to three main eukaryotic, namely Ascomycota, Basidiomycota and Zygomycota, with genera Penicillium, Candida, and Aspergillus being particularly common. Hypertriglyceridemia group (HG) was associated with low species richness as compared to Normotryglyceridemia group (NG), indicate by α-diversity - Observed species, PD whole tree and Chao1 indices; p <0.05, and Bray-Curtis dissimilarity matrix-based analysis showed significant (p <0.05) clustering according to fasting levels of circulating plasma triglycerides (Tg). Inversely, the hypertriglyceridemia clustering based on the prokaryotic component was not observed among both groups. Higher levels of Tg significantly associates with increased relative abundance of genus Penicillium, possibly mediated by a higher dietary fat intake (ANOVA,p <0.05), and Aspergillus and Guehomyces were positively associated with short-chain fatty acids (SCFAs) groups. 

Conclusions

 Collectively, these findings suggest that the gut mycobiome dysbiosis is associated with hypertriglyceridemia, a known risk factor for the development of cardiovascular disease among the elders.

Abstract Lipoprotein subfractions are biomarkers for early diagnosis of cardiovascular diseases. The reference method, ultracentrifugation, for measuring lipoproteins is time consuming and there is a need to develop a rapid method for cohort screenings. Here we present partial least squares regression models developed using 1 H-NMR spectra and concentrations of lipoproteins as measured by ultracentrifugation on 316 healthy Danes. Different regions of the 1 H-NMR spectra representing signals of the lipoproteins and different lipid species were investigated to develop parsimonious, reliable and best performing prediction models. 65 LP main and subfractions were predictable with an accuracy Q 2 of > 0.6 on test set samples. The models were tested on an independent cohort of 290 healthy Swedes with predicted and reference values matching by up to 85-95%. The software was developed to predict lipoproteins in human blood using 1 H-NMR spectra and made freely available to be applied for future cohort screenings.

Abstract Increasing evidence indicates that the gut microbiome (GM) plays an important role in the etiology of dyslipidemia. To date, however, no in-depth characterization of the associations between GM and its metabolic attributes with deep profiling of lipoproteins distributions (LPD) among healthy individuals has been conducted. To determine associations and contributions of GM composition and its cofactors with distribution profiles of lipoprotein subfractions, we studied blood plasma LPD, fecal short-chain fatty acids (SCFA) and GM of 262 healthy Danish subjects aged 19-89 years. Stratification of LPD segregated subjects into three clusters of profiles that reflected differences in the lipoprotein subclasses, corresponded well with limits of recommended levels of main lipoprotein fractions and were largely explained by host characteristics such as age and body mass index. Higher levels of HDL, particularly driven by large subfractions (HDL2a and HDL2b), were associated with a higher relative abundance of Ruminococcaceae and Christensenellaceae. Increasing levels of total cholesterol and LDL, which were primarily associated with large 1 and 2 subclasses, were positively associated with Lachnospiraceae and Coriobacteriaceae, and negatively with Bacteroidaceae and Bifidobacteriaceae. Metagenome sequencing showed a higher abundance of genes involved in the biosynthesis of multiple B-vitamins and SCFA metabolism among subjects with healthier LPD profiles. Metagenomic assembled genomes (MAGs) affiliated mainly to Eggerthellaceae and Clostridiales were identified as the contributors of these genes and whose relative abundance correlated positively with larger subfractions of HDL. The results of this study demonstrate that remarkable differences in composition and metabolic traits of the GM are associated with variations in LPD among healthy subjects. Findings from this study provide evidence for GM considerations in future research aiming to shade light on mechanisms of the GM – dyslipidemia axis.

ABSTRACT Analysis of variance and linear models is undoubtedly one of the most useful statistical contributions to experimental and observational science. With the ability to characterize a system through multivariate responses, these methods have emerged to be general tools regardless of response dimensionality. Contemporary methods for establishing statistical inference, such as ANOVA simultaneous component analysis (ASCA), are based on Monte Carlo sampling; however, a flat uniform resampling scheme may violate the structure of the uncertainty for unbalanced designs as well as for observational data. In this work, we provide permutation strategies for inferential testing for unbalanced designs including interaction models and establish nonuniform randomization based on the concept of propensity score matching. Lastly, we provide a general method for modelling continuous covariates based on kernel smoothers. All methods are characterized on their ability to provide unbiased Type I error results.

When humans age, changes in body composition arise along with lifestyle-associated disorders influencing fitness and physical decline. Here we provide a comprehensive view of dietary intake, physical activity, gut microbiota (GM), and host metabolome in relation to physical fitness of 207 community-dwelling subjects aged +65 years. Stratification on anthropometric/body composition/physical performance measurements (ABPm) variables identified two phenotypes (high/low-fitness) clearly linked to dietary intake, physical activity, GM, and host metabolome patterns. Strikingly, despite a higher energy intake high-fitness subjects were characterized by leaner bodies and lower fasting proinsulin-C-peptide/blood glucose levels in a mechanism likely driven by higher dietary fiber intake, physical activity and increased abundance of Bifidobacteriales and Clostridiales species in GM and associated metabolites (i.e., enterolactone). These factors explained 50.1% of the individual variation in physical fitness. We propose that targeting dietary strategies for modulation of GM and host metabolome interactions may allow establishing therapeutic approaches to delay and possibly revert comorbidities of aging.

Preterm infants are susceptible to neonatal sepsis, which may stem from their distinct immune phenotype, high parenteral glucose provision and poor glucose regulatory capacity. Using a preterm pig model of neonatal sepsis, we previously showed that a high glucose supply during infection predisposed to sepsis via exaggerated glycolysis-induced inflammation. Now we explored options of reducing glucose intake to decrease sepsis risk, without causing hypoglycemia. A selective reduced glucose regime during infection increased survival via reduced pro-inflammatory response, while maintaining normoglycemia. Mechanistically, this intervention enhanced hepatic oxidative phosphorylation and gluconeogenesis, and dampened circulating and hepatic inflammation. However, switching from a high to a reduced glucose supply after debut of clinical symptoms did not prevent sepsis, suggesting metabolic conditions at the start of infection are key in driving the outcome. Finally, an early therapy with purified human inter-alpha inhibitor protein partially reversed the effects of low parenteral glucose provision, likely by inhibiting neutrophil functions that mediate pathogen clearance. Our findings suggest a clinically relevant regime of reduced glucose supply for infected preterm infants could prevent or delay the development of sepsis in vulnerable neonates.