Crosstalk between intestinal microbiota, adipose tissue and skeletal muscle as an early event in systemic low‐grade inflammation and the development of obesity and diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is associated with a systemic chronic low-grade inflammation that contributes to the development of metabolic disorders such as cardiovascular diseases and type 2 diabetes. However, the etiology of this obesity-related pro-inflammatory process remains unclear. Most studies have focused on adipose tissue dysfunctions and/or insulin resistance in skeletal muscle cells as well as changes in adipokine profile and macrophage recruitment as potential sources of inflammation. However, low-grade systemic inflammation probably involves a complex network of signals interconnecting several organs. Recent evidences have suggested that disturbances in the composition of the gut microbial flora and alterations in levels of gut peptides following the ingestion of a high-fat diet may be a cause of low-grade systemic inflammation that may even precede and predispose to obesity, metabolic disorders or type 2 diabetes. This hypothesis is appealing because the gastrointestinal system is first exposed to nutrients and may thereby represent the first link in the chain of events leading to the development of obesity-associated systemic inflammation. Therefore, the present review will summarize the latest advances interconnecting intestinal mucosal bacteria-mediated inflammation, adipose tissue and skeletal muscle in a coordinated circuitry favouring the onset of a high-fat diet-related systemic low-grade inflammation preceding obesity and predisposing to metabolic disorders and/or type 2 diabetes. A particular emphasis will be given to high-fat diet-induced alterations of gut homeostasis as an early initiator event of mucosal inflammation and adverse consequences contributing to the promotion of extended systemic inflammation, especially in adipose and muscular tissues.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».