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Enregistrement W4281555356 · doi:10.1016/j.chom.2022.05.002

Host hepatic metabolism is modulated by gut microbiota-derived sphingolipids

2022· article· en· W4281555356 sur OpenAlexfundno aff
Henry H. Le, Min-Ting Lee, Kevin R. Besler, Elizabeth L. Johnson

Notice bibliographique

RevueCell Host & Microbe · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchYale University
Mots-clésSphingolipidBiologyGut floraBacteroides thetaiotaomicronHost (biology)MicrobiomePhenotypeMicrobiologyBacteriaSphingosineMicrobial metabolismCell biologyBacteroidesBiochemistryGeneBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbially-derived gut metabolites are important contributors to host phenotypes, many of which may link microbiome composition to metabolic disease. However, relatively few metabolites with known bioactivity have been traced from specific microbes to host tissues. Here, we use a labeling strategy to characterize and trace bacterial sphingolipids from the gut symbiont Bacteroides thetaiotaomicron to mouse colons and livers. We find that bacterial sphingolipid synthesis rescues excess lipid accumulation in a mouse model of hepatic steatosis and observe the transit of a previously uncharacterized bacterial sphingolipid to the liver. The addition of this sphingolipid to hepatocytes improves respiration in response to fatty-acid overload, suggesting that sphingolipid transfer to the liver could potentially contribute to microbiota-mediated liver function. This work establishes a role for bacterial sphingolipids in modulating hepatic phenotypes and defines a workflow that permits the characterization of other microbial metabolites with undefined functions in host health.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations108
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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