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Enregistrement W4293552682 · doi:10.1017/s0029665122001458

The role of SCFAs to reduce endotoxin and asprosin induced inflammation in human lung epithelial and adipocyte cells

2022· article· en· W4293552682 sur OpenAlexfundno aff
Nikita Lad, AM. Murphy, Cristina Parenti, Neil C. Williams, Carl P. Nelson, Graham R. Sharpe, Philip G. McTernan

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociety for EndocrinologyTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésHuman lungInflammationAdipocyteContent (measure theory)Action (physics)LungChemistryComputer scienceInternal medicineMedicineBiochemistryAdipose tissueMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight gain in obesity is known to exacerbate chronic inflammation, which in turn may worsen symptoms related to comorbidities including asthma. The source of this inflammation may arise internally, due to pro-inflammatory adipokines or gut permeability, which allows pro-inflammatory factors to cross into the bloodstream Endotoxin, found on the outer membrane of gram-negative bacteria, is known to induce inflammation in obesity A novel adipokine asprosin is also increased in obesity and may exacerbate other inflammatory diseases Current treatments for asthma only relieve symptoms rather than targeting inflammation at the source. Prebiotics may offer a dietary method to mitigate inflammation directly through the improvement of gut heath, reducing the severity of associated diseases. Prebiotics are non-digestible carbohydrates that increase the number of beneficial bacteria in the gut and produce anti-inflammatory metabolites called short chain fatty acids (SCFAs). This study aims to determine the role of SCFAs (acetate, butyrate, and propionate) on endotoxin and asprosin induced inflammation in lung and adipose tissue, in order to explore the mechanisms of prebiotics as a potential treatment for asthma. Human airway epithelial cells (BEAS2B-R1) and human adipocytes (Chub-S7) were treated over time (6, 12, 24hrs) with 100ng/mL endotoxin (lipopolysaccharide; LPS) or 10ng/mL asprosin to induce inflammation, and/or a mixture of SCFAs (2 mM acetate, 0.25 mM butyrate, 0.25 mM propionate). Protein and gene expression of inflammatory markers in the nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NFkB) pathway were measured by western blot (n = 6) and RT-qPCR (n = 6).In airway epithelial cells, SCFAs were able to reduce LPS-induced inflammation, through reduction of NFkB gene expression (74%, 12hrs, p < 0.05) and inhibitor of nuclear factor kappa-B kinase subunit beta (IKKb) protein expression (60%, 24hrs, p < 0.001). SCFAs also reduced asprosin-induced inflammation in airway epithelial cells, by reducing NFkB gene (54%, 24hrs, p < 0.05) and protein expression (55%, 12hrs, p < 0.001), IKKb protein expression (49%, 24hrs, p < 0.01), and gene expression of pro-inflammatory interleukin-8 (IL-8; 57%, 12hrs, p < 0.01). Furthermore, SCFAs reduced asprosin gene expression by 72% (12hrs, p < 0.05). In adipocytes, SCFAs were able to reduce NFkB protein expression at 24hrs in cells treated with LPS (61%, p < 0.01) and asprosin (56%, p < 0.05). Although LPS was able to increase the gene expression of NFkB (4.6-fold, p < 0.0001) and IL-8 (63-fold, p < 0.0001) within 6hrs, SCFAs were unable to mitigate this inflammation. SCFAs were however able to reduce NFkB gene expression compared to the control (26%, 12hrs, p < 0.01).These findings suggest that SCFAs have the capacity to mitigate endotoxin and asprosin induced inflammation in airway epithelial and adipocyte cells.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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