Postbiotics for NOD2 require nonhematopoietic RIPK2 to improve blood glucose and metabolic inflammation in mice
Notice bibliographique
Résumé
Defining the host receptors and metabolic consequences of bacterial components can help explain how the microbiome influences metabolic diseases. Bacterial peptidoglycans that activate nucleotide-binding oligomerization domain-containing (NOD)1 worsen glucose control, whereas NOD2 activation improves glycemia. Receptor-interacting serine/threonine-protein kinase 2 (RIPK2) is required for innate immunity instigated by NOD1 and NOD2. The role of RIPK2 in the divergent effects of NOD1 versus NOD2 on blood glucose was unknown. We found that whole body deletion of RIPK2 negated all effects of NOD1 or NOD2 activation on blood glucose during an acute, low level endotoxin challenge in mice. It was known that NOD1 in hematopoietic cells participates in insulin resistance and metabolic inflammation in obese mice. It was unknown if RIPK2 in hematopoietic cells is required for the glucose-lowering and anti-inflammatory effects of NOD2 activation. We hypothesized that RIPK2 in nonhematopoietic cells dictated the glycemic effects of NOD2 activation. We found that whole body deletion of RIPK2 prevented the glucose-lowering effects of repeated NOD2 activation that were evident during a glucose tolerance test (GTT) in high-fat diet (HFD)-fed wild-type (WT) mice. NOD2 activation lowered glucose during a GTT and lowered adipose tissue inflammation in mice with RIPK2 deleted in hematopoietic cells. We conclude that RIPK2 in nonhematopoietic cells mediates the glucose lowering and anti-inflammatory effects of NOD2-activating postbiotics. We propose a model where lipopolysaccharides and NOD1 ligands synergize in hematopoietic cells to promote insulin resistance but NOD2 activation in nonhematopoietic cells promotes RIPK2-dependent immune tolerance and lowering of inflammation and insulin resistance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».