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Enregistrement W3155777109 · doi:10.1186/s40168-021-01052-7

Iron status influences non-alcoholic fatty liver disease in obesity through the gut microbiome

2021· article· en· W3155777109 sur OpenAlexafffund
Jordi Mayneris‐Perxachs, Marina Cardellini, Lesley Hoyles, Jèssica Latorre, Francesca Davato, José María Moreno‐Navarrete, María Arnoriaga‐Rodríguez, Matteo Sérino, James Abbott, Richard H. Barton, Josep Puig, Xavier Fernández‐Real, Wifredo Ricart, Christopher Tomlinson, Mark Woodbridge, Paolo Gentileschi, Sarah Butcher, Elaine Holmes, Jeremy K. Nicholson, Vicente Pérez‐Brocal, Andrés Moyá, Donald Mc Clain, Rémy Burcelin, Marc‐Emmanuel Dumas, Massimo Federici, José Manuel Fernández‐Real

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNIHR Imperial Biomedical Research CentreInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeFundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat ValencianaConseil Régional Hauts-de-FranceNational Institute for Health and Care ResearchMinisterio de Ciencia e InnovaciónGeneralitat ValencianaInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleEuropean CommissionÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneUniversità degli Studi di Roma Tor VergataCHIST-ERATrent UniversityAgence Nationale de la RechercheImperial College LondonEuropean Social FundNottingham Trent University
Mots-clésBiologyFatty liverFerritinVeillonellaGut floraPrevotellaMicrobiomeSteatohepatitisPhysiologyMicrobiologyInternal medicineBiochemistryDiseaseBioinformaticsMedicineGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The gut microbiome and iron status are known to play a role in the pathophysiology of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), although their complex interaction remains unclear. RESULTS: Here, we applied an integrative systems medicine approach (faecal metagenomics, plasma and urine metabolomics, hepatic transcriptomics) in 2 well-characterised human cohorts of subjects with obesity (discovery n = 49 and validation n = 628) and an independent cohort formed by both individuals with and without obesity (n = 130), combined with in vitro and animal models. Serum ferritin levels, as a markers of liver iron stores, were positively associated with liver fat accumulation in parallel with lower gut microbial gene richness, composition and functionality. Specifically, ferritin had strong negative associations with the Pasteurellaceae, Leuconostocaceae and Micrococcaea families. It also had consistent negative associations with several Veillonella, Bifidobacterium and Lactobacillus species, but positive associations with Bacteroides and Prevotella spp. Notably, the ferritin-associated bacterial families had a strong correlation with iron-related liver genes. In addition, several bacterial functions related to iron metabolism (transport, chelation, heme and siderophore biosynthesis) and NAFLD (fatty acid and glutathione biosynthesis) were also associated with the host serum ferritin levels. This iron-related microbiome signature was linked to a transcriptomic and metabolomic signature associated to the degree of liver fat accumulation through hepatic glucose metabolism. In particular, we found a consistent association among serum ferritin, Pasteurellaceae and Micrococcacea families, bacterial functions involved in histidine transport, the host circulating histidine levels and the liver expression of GYS2 and SEC24B. Serum ferritin was also related to bacterial glycine transporters, the host glycine serum levels and the liver expression of glycine transporters. The transcriptomic findings were replicated in human primary hepatocytes, where iron supplementation also led to triglycerides accumulation and induced the expression of lipid and iron metabolism genes in synergy with palmitic acid. We further explored the direct impact of the microbiome on iron metabolism and liver fact accumulation through transplantation of faecal microbiota into recipient's mice. In line with the results in humans, transplantation from 'high ferritin donors' resulted in alterations in several genes related to iron metabolism and fatty acid accumulation in recipient's mice. CONCLUSIONS: Altogether, a significant interplay among the gut microbiome, iron status and liver fat accumulation is revealed, with potential significance for target therapies. Video abstract.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations150
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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