Defective NOD2 peptidoglycan sensing promotes diet‐induced inflammation, dysbiosis, and insulin resistance
Notice bibliographique
Résumé
Pattern recognition receptors link metabolite and bacteria-derived inflammation to insulin resistance during obesity. We demonstrate that NOD2 detection of bacterial cell wall peptidoglycan (PGN) regulates metabolic inflammation and insulin sensitivity. An obesity-promoting high-fat diet (HFD) increased NOD2 in hepatocytes and adipocytes, and NOD2(-/-) mice have increased adipose tissue and liver inflammation and exacerbated insulin resistance during a HFD. This effect is independent of altered adiposity or NOD2 in hematopoietic-derived immune cells. Instead, increased metabolic inflammation and insulin resistance in NOD2(-/-) mice is associated with increased commensal bacterial translocation from the gut into adipose tissue and liver. An intact PGN-NOD2 sensing system regulated gut mucosal bacterial colonization and a metabolic tissue dysbiosis that is a potential trigger for increased metabolic inflammation and insulin resistance. Gut dysbiosis in HFD-fed NOD2(-/-) mice is an independent and transmissible factor that contributes to metabolic inflammation and insulin resistance when transferred to WT, germ-free mice. These findings warrant scrutiny of bacterial component detection, dysbiosis, and protective immune responses in the links between inflammatory gut and metabolic diseases, including diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».