PL
Panayiotis Louca
Author with expertise in Advances in Metabolomics Research
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(100% Open Access)
Cited by:
1,641
h-index:
14
/
i10-index:
18
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Vaccine side-effects and SARS-CoV-2 infection after vaccination in users of the COVID Symptom Study app in the UK: a prospective observational study

Cristina Menni et al.Apr 27, 2021
+25
A
K
C
The Pfizer-BioNTech (BNT162b2) and the Oxford-AstraZeneca (ChAdOx1 nCoV-19) COVID-19 vaccines have shown excellent safety and efficacy in phase 3 trials. We aimed to investigate the safety and effectiveness of these vaccines in a UK community setting.
0
Citation927
0
Save
0

Symptom prevalence, duration, and risk of hospital admission in individuals infected with SARS-CoV-2 during periods of omicron and delta variant dominance: a prospective observational study from the ZOE COVID Study

Cristina Menni et al.Apr 1, 2022
+21
L
A
C
The SARS-CoV-2 variant of concern, omicron, appears to be less severe than delta. We aim to quantify the differences in symptom prevalence, risk of hospital admission, and symptom duration among the vaccinated population.
0

Machine Learning Metabolomics Profiling of Dietary Interventions from a Six-Week Randomised Trial

Afroditi Kouraki et al.May 29, 2024
+6
W
A
A
Metabolomics can uncover physiological responses to prebiotic fibre and omega-3 fatty acid supplements with known health benefits and identify response-specific metabolites. We profiled 534 stool and 799 serum metabolites in 64 healthy adults following a 6-week randomised trial comparing daily omega-3 versus inulin supplementation. Elastic net regressions were used to separately identify the serum and stool metabolites whose change in concentration discriminated between the two types of supplementations. Random forest was used to explore the gut microbiome’s contribution to the levels of the identified metabolites from matching stool samples. Changes in serum 3-carboxy-4-methyl-5-propyl-2-furanpropanoate and indoleproprionate levels accurately discriminated between fibre and omega-3 (area under the curve (AUC) = 0.87 [95% confidence interval (CI): 0.63–0.99]), while stool eicosapentaenoate indicated omega-3 supplementation (AUC = 0.86 [95% CI: 0.64–0.98]). Univariate analysis also showed significant increases in indoleproprionate with fibre, 3-carboxy-4-methyl-5-propyl-2-furanpropanoate, and eicosapentaenoate with omega-3. Out of these, only the change in indoleproprionate was partly explained by changes in the gut microbiome composition (AUC = 0.61 [95% CI: 0.58–0.64] and Rho = 0.21 [95% CI: 0.08–0.34]) and positively correlated with the increase in the abundance of the genus Coprococcus (p = 0.005). Changes in three metabolites discriminated between fibre and omega-3 supplementation. The increase in indoleproprionate with fibre was partly explained by shifts in the gut microbiome, particularly Coprococcus, previously linked to better health.
0
Citation1
0
Save
0

Vitamin A carotenoids, but not retinoids, mediate the impact of a healthy diet on gut microbial diversity

Ana Valdes et al.Aug 7, 2024
+11
A
P
A
Abstract Background Vitamin A is essential for physiological processes like vision and immunity. Vitamin A’s effect on gut microbiome composition, which affects absorption and metabolism of other vitamins, is still unknown. Here we examined the relationship between gut metagenome composition and six vitamin A-related metabolites (two retinoid: -retinol, 4 oxoretinoic acid (oxoRA) and four carotenoid metabolites, including beta-cryptoxanthin and three carotene diols). Methods We included 1053 individuals from the TwinsUK cohort with vitamin A-related metabolites measured in serum and faeces, diet history, and gut microbiome composition assessed by shotgun metagenome sequencing. Results were replicated in 327 women from the ZOE PREDICT-1 study. Results Five vitamin A-related serum metabolites were positively correlated with microbiome alpha diversity ( r = 0.15 to r = 0.20, p < 4 × 10 −6 ). Carotenoid compounds were positively correlated with the short-chain fatty-acid-producing bacteria Faecalibacterium prausnitzii and Coprococcus eutactus. Retinol was not associated with any microbial species. We found that gut microbiome composition could predict circulating levels of carotenoids and oxoretinoic acid with AUCs ranging from 0.66 to 0.74 using random forest models, but not retinol (AUC = 0.52). The healthy eating index (HEI) was strongly associated with gut microbiome diversity and with all carotenoid compounds, but not retinoids. We investigated the mediating role of carotenoid compounds on the effect of a healthy diet (HEI) on gut microbiome diversity, finding that carotenoids significantly mediated between 18 and 25% of the effect of HEI on gut microbiome alpha diversity. Conclusions Our results show strong links between circulating carotene compounds and gut microbiome composition and potential links to a healthy diet pattern.