Human Paneth cell α-defensin-5 treatment reverses dyslipidemia and improves glucoregulatory capacity in diet-induced obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Overnutrition is the principal cause of insulin resistance (IR) and dyslipidemia, which drive nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). Overnutrition is further linked to disrupted bowel function, microbiota alterations, and change of function in gut-lining cell populations, including Paneth cells of the small intestine. Paneth cells regulate microbial diversity through expression of antimicrobial peptides, particularly human α-defensin-5 (HD-5), and have shown repressed secretory capacity in human obesity. Mice were fed a 60% high-fat diet for 13 wk and subsequently treated with physiologically relevant amounts of HD-5 (0.001%) or vehicle for 10 wk. The glucoregulatory capacity was determined by glucose tolerance tests and measurements of corresponding insulin concentrations both before and during intervention. Gut microbiome composition was examined by 16S rRNA gene amplicon sequencing. HD-5-treated mice exhibited improved glucoregulatory capacity along with an ameliorated plasma and liver lipid profile. This was accompanied by specific decrease in jejunal inflammation and gut microbiota alterations including increased Bifidobacterium abundances, which correlated inversely with metabolic dysfunctions. This study provides proof of concept for the use of human defensins to improve host metabolism by mitigating the triad cluster of dyslipidemia, IR, and NAFLD.
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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) | 0,001 | 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 ».