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Enregistrement W2863269164 · doi:10.1038/s41467-018-05249-7

Bilophila wadsworthia aggravates high fat diet induced metabolic dysfunctions in mice

2018· article· en· W2863269164 sur OpenAlexfundno aff
Jane M. Natividad, Bruno Lamas, Hang‐Phuong Pham, Marie‐Laure Michel, Dominique Rainteau, Chantal Bridonneau, Grégory Da Costa, Johan van Hylckama Vlieg, Bruno Sovran, Célia Chamignon, Julien Planchais, Mathias L. Richard, Philippe Langella, Patrick Veiga, Harry Sokol

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de la Recherche AgronomiqueCanadian Association of GastroenterologyDanone Nutricia ResearchDanone
Mots-clésFood scienceBiologyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary lipids favor the growth of the pathobiont Bilophila wadsworthia, but the relevance of this expansion in metabolic syndrome pathogenesis is poorly understood. Here, we showed that B. wadsworthia synergizes with high fat diet (HFD) to promote higher inflammation, intestinal barrier dysfunction and bile acid dysmetabolism, leading to higher glucose dysmetabolism and hepatic steatosis. Host-microbiota transcriptomics analysis reveal pathways, particularly butanoate metabolism, which may underlie the metabolic effects mediated by B. wadsworthia. Pharmacological suppression of B. wadsworthia-associated inflammation demonstrate the bacterium's intrinsic capacity to induce a negative impact on glycemic control and hepatic function. Administration of the probiotic Lactobacillus rhamnosus CNCM I-3690 limits B. wadsworthia-induced immune and metabolic impairment by limiting its expansion, reducing inflammation and reinforcing intestinal barrier. Our results suggest a new avenue for interventions against western diet-driven inflammatory and metabolic diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations543
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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