Gut microbiota-based vaccination engages innate immunity to improve blood glucose control in obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Obesity and diabetes increase circulating levels of microbial components derived from the gut microbiota. Individual bacterial factors (i.e., postbiotics) can have opposing effects on metabolic inflammation and blood glucose control. We tested the net effect of gut bacterial extracts on blood glucose using a microbiota-based vaccination strategy in mice. Male and female mice had improved insulin sensitivity and blood glucose control five weeks after a single subcutaneous injection of a specific dose of a bacterial extract obtained from the luminal contents of the proximal gut. Injection of mice with proximal gut extracts from germ-free mice revealed that bacteria were required for a microbiota-based vaccination to improve blood glucose control. Vaccination of Nod1 −/− , Nod2 −/− , and Ripk2 −/− mice showed that each of these innate immune proteins was required for bacterial extract injection to improve blood glucose control. A microbiota-based vaccination promoted a proximal gut immunoglobulin-G (IgG) response directed against bacterial extract antigens, where subcutaneous injection of mice with the luminal contents of the ileum elicited a bacterial extract-specific IgG response that is compartmentalized to the ileum of vaccinated mice. A microbiota-based vaccination was associated with an altered the microbiota composition in the ileum and colon of mice. Lean mice required a single injection of proximal gut bacterial extracts, but high fat diet (HFD)-fed, obese mice required prime-boost bacterial extract injections for improvements in blood glucose control. These data show that, upon subversion of the gut barrier, vaccination with proximal gut bacterial extracts engages innate immunity to promote long-lasting improvements in blood glucose control in a dose-dependent manner.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».