A Dietary Carbohydrate – Gut Parasutterella – Human Fatty Acid Biosynthesis metabolic axis in obesity and type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Recent rodent microbiome experiments suggest that besides Akkermansia, Parasutterella sp. are important in type 2 diabetes and obesity development. In the present translational human study, we aimed to characterize Parasutterella in our European cross-sectional FoCus cohort (n=1.544) followed by validation of the major results in an independent Canadian cohort (n=438). In addition, we examined Parasutterella abundance in response to a weight loss intervention (n=55). Parasutterella was positively associated with BMI and type 2 diabetes independently of the reduced microbiome α/β diversity and low-grade inflammation commonly found in obesity. Nutritional analysis revealed a positive association with the dietary intake of carbohydrates but not with fat or protein consumption. Out of 126 serum metabolites differentially detectable by untargeted HPLC-based MS-metabolomics, L-cysteine showed the strongest reduction in subjects with high Parasutterella abundance. This is of interest, since Parasutterella is a known high L-cysteine consumer and L-cysteine is known to improve blood glucose levels in rodents. Furthermore, metabolic network enrichment analysis identified an association of high Parasutterella abundance with the activation of the human fatty acid biosynthesis pathway suggesting a mechanism for body weight gain. This is supported by a significant reduction of the Parasutterella abundance during our weight loss intervention. Together, these data indicate a role for Parasutterella in human type 2 diabetes and obesity, whereby the link to L-cysteine might be relevant in type 2 diabetes development and the link to the fatty acid biosynthesis pathway for body weight gain in response to a carbohydrate rich diet in obesity development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».