Gut microbiota impairs insulin clearance in obese mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hyperinsulinemia can be both a cause and consequence of obesity and insulin resistance. Hyperinsulinemia can result from increased insulin secretion and/or reduced insulin clearance. While many studies have focused on mechanisms triggering insulin secretion during obesity, the triggers for changes in insulin clearance during obesity are less defined. In this study, we investigated the role of the microbiota in regulating insulin clearance during diet-induced obesity. METHODS: Blood glucose and insulin clearance were tested in conventional male mice treated with antibiotics and germ-free mice colonized with microbes from mice that were fed a control (chow) diet or an obesogenic high-fat diet (HFD). The composition of the fecal microbiota was analyzed using 16S rRNA sequencing. RESULTS: Short-term HFD feeding and aging did not alter insulin clearance in the mice. Oral antibiotics mitigated impaired blood insulin clearance in the mice fed an HFD for 12 weeks or longer. Germ-free mice colonized with microbes from HFD-fed donor mice had impaired insulin but not C-peptide clearance. Microbe-transmissible insulin clearance impairment was only observed in germ-free mice after more than 6 weeks post-colonization upon HFD feeding. Five bacterial taxa predicted >90% of the variance in insulin clearance. Mechanistically, impaired insulin clearance was associated with lower levels of hepatic Ceacam-1 but increased liver and skeletal muscle insulin-degrading enzyme (IDE) activity. CONCLUSIONS: Gut microbes regulate insulin clearance during diet-induced obesity. A small cluster of microbes or their metabolites may be targeted for mitigating defects in insulin clearance and hyperinsulinemia during the progression of obesity and type 2 diabetes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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.
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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 ».