Deletion of the Toll-Like Receptor 5 Gene Per Se Does Not Determine the Gut Microbiome Profile That Induces Metabolic Syndrome: Environment Trumps Genotype
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, emerging evidence has linked alterations in the gut microbial composition to a wide range of diseases including obesity, type 2 diabetes, and cardiovascular disease. Toll-like receptors (TLRs) are the major mediators for the interactions between gut microbiota and host innate immune system, which is involved in the localization and structuring of host gut microbiota. A previous study found that TLR5 deficient mice (TLR5KO1) had altered gut microbial composition which led to the development of metabolic syndrome including hyperlipidemia, hypertension, insulin resistance and increased adiposity. In the current study, a second TLR5-deficient mouse model was studied (TLR5KO2). TLR5 deficient mice did not manifest metabolic abnormalities related to the metabolic syndrome compared with littermate controls maintained on normal chow or after feeding a high fat diet. Analysis of the gut microbial composition of littermate TLR5KO2 and wild type mice revealed no significant difference in the overall microbiota structure between genotypes. However, the TLR5KO2 microbiota was distinctly different from that previously reported for TLR5KO1 mice with metabolic syndrome. We conclude that an altered composition of the microbiota in a given environment can result in metabolic syndrome, but it is not a consequence of TLR5 deficiency per se.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».