Microbiota and Nod-like receptors balance inflammation and metabolism during obesity and diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbiota influence host immunity and metabolism during obesity. Bacterial sensors of the innate immune system relay signals from specific bacterial components (i.e., postbiotics) that can have opposing outcomes on host metabolic inflammation. NOD-like receptors (NLRs) such as Nod1 and Nod2 both recruit receptor-interacting protein kinase 2 (RIPK2) but have opposite effects on blood glucose control. Nod1 connects bacterial cell wall-derived signals to metabolic inflammation and insulin resistance, whereas Nod2 can promote immune tolerance, insulin sensitivity, and better blood glucose control during obesity. NLR family pyrin domain containing (NLRP) inflammasomes can also generate divergent metabolic outcomes. NLRP1 protects against obesity and metabolic inflammation potentially because of a bias toward IL-18 regulation, whereas NLRP3 appears to have a bias toward IL-1β-mediated metabolic inflammation and insulin resistance. Targeting specific postbiotics that improve immunometabolism is a key goal. The Nod2 ligand, muramyl dipeptide (MDP) is a short-acting insulin sensitizer during obesity or during inflammatory lipopolysaccharide (LPS) stress. LPS with underacylated lipid-A antagonizes TLR4 and counteracts the metabolic effects of inflammatory LPS. Providing underacylated LPS derived from Rhodobacter sphaeroides improved insulin sensitivity in obese mice. Therefore, certain types of LPS can generate metabolically beneficial metabolic endotoxemia. Engaging protective adaptive immunoglobulin immune responses can also improve blood glucose during obesity. A bacterial vaccine approach using an extract of the entire bacterial community in the upper gut promotes protective adaptive immune response and long-lasting improvements in blood glucose control. A key future goal is to identify and combine postbiotics that cooperate to improve blood glucose control.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».