Defective NOD2 peptidoglycan sensing promotes diet‐induced inflammation, dysbiosis, and insulin resistance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle