The Microbial Metabolite 4-Cresol Improves Glucose Homeostasis and Enhances β-Cell Function
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Gut microbiota changes are associated with increased risk of Type 2 diabetes (T2D) and obesity. Through serum metabolome profiling in patients with cardiometabolic disease (CMD) we identified significant inverse correlation between the microbial metabolite 4-cresol and T2D. Chronic administration of non toxic dose of 4-cresol in two complementary preclinical models of CMD reduced adiposity, glucose intolerance and liver triglycerides, and enhanced insulin secretion in vivo , which may be explained by markedly increased pancreas weight, augmented islet density and size, and enhanced vascularisation suggesting activated islet neogenesis. Incubation of isolated islets with 4-cresol enhanced insulin secretion, insulin content and cell proliferation. In both CMD models 4-cresol treatment in vivo was associated with altered expression of SIRT1 and the kinase DYRK1A, which may contribute to mediate its biological effects. Our findings identify 4-cresol as an effective regulator of β-cell function and T2D endophenotypes, which opens therapeutic perspectives in syndromes of insulin deficiency.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».