Gut microbiota-based vaccination engages innate immunity to improve blood glucose control in obese mice
Notice bibliographique
Résumé
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 blood glucose. We tested the net effect of gut bacterial extracts on blood glucose in mice using a microbiota-based vaccination strategy. Male and female mice had improved glucose and insulin tolerance five weeks after a single subcutaneous injection of a specific dose of a bacterial extract obtained from the luminal contents of the upper small intestine (SI), lower SI, or cecum. Injection of mice with intestinal 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 an immunoglobulin-G (IgG) response directed against bacterial extract antigens, where subcutaneous injection of mice with the luminal contents of the lower SI elicited a bacterial extract-specific IgG response that is compartmentalized to the lower SI of vaccinated mice. A microbiota-based vaccination was associated with an altered microbiota composition in the lower SI and colon of mice. Lean mice only required a single injection of small intestinal-derived bacterial extract, but high fat diet (HFD)-fed, obese mice required prime-boost bacterial extract injections for improvements in blood glucose control. Subversion of the gut barrier by vaccination with a microbiota-based extract 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
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».