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Enregistrement W2428071229 · doi:10.1038/srep20127

Hepatic circadian clock oscillators and nuclear receptors integrate microbiome-derived signals

2016· article· en· W2428071229 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra Montagner, Agata Korecka, Arnaud Polizzi, Yannick Lippi, Yuna Blum, Cécile Canlet, Marie Tremblay‐Franco, Amandine Gautier‐Stein, Rémy Burcelin, Yi-Chun Yen, H. Shawn Je, Maha Al‐Asmakh, Gilles Mithieux, Velmurugesan Arulampalam, Sandrine Lagarrigue, Hervé Guillou, Sven Pettersson, Walter Wahli

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological UniversityConseil Régional Midi-PyrénéesUniversité de LausanneKarolinska InstitutetSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNanyang Technological UniversityMedical Research CouncilCanadian Institute for Advanced ResearchAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésBiologyNuclear receptorMicrobiomeMetabolomeCircadian clockGene expressionCircadian rhythmLiver X receptorRegulation of gene expressionCell biologyEffectorCrosstalkPregnane X receptorLipid metabolismTranscriptomeEndocrinologyTranscription factorGeneBiochemistryBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liver is a key organ of metabolic homeostasis with functions that oscillate in response to food intake. Although liver and gut microbiome crosstalk has been reported, microbiome-mediated effects on peripheral circadian clocks and their output genes are less well known. Here, we report that germ-free (GF) mice display altered daily oscillation of clock gene expression with a concomitant change in the expression of clock output regulators. Mice exposed to microbes typically exhibit characterized activities of nuclear receptors, some of which (PPARα, LXRβ) regulate specific liver gene expression networks, but these activities are profoundly changed in GF mice. These alterations in microbiome-sensitive gene expression patterns are associated with daily alterations in lipid, glucose, and xenobiotic metabolism, protein turnover, and redox balance, as revealed by hepatic metabolome analyses. Moreover, at the systemic level, daily changes in the abundance of biomarkers such as HDL cholesterol, free fatty acids, FGF21, bilirubin, and lactate depend on the microbiome. Altogether, our results indicate that the microbiome is required for integration of liver clock oscillations that tune output activators and their effectors, thereby regulating metabolic gene expression for optimal liver function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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