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Enregistrement W4379365438 · doi:10.1016/j.chom.2023.05.011

Gut bacterial metabolism contributes to host global purine homeostasis

2023· article· en· W4379365438 sur OpenAlexfundno aff
Kazuyuki Kasahara, Robert L. Kerby, Qijun Zhang, Meenakshi Pradhan, Margarete Mehrabian, Aldons J. Lusis, Göran Bergström, Fredrik Bäckhed, Federico E. Rey

Notice bibliographique

RevueCell Host & Microbe · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMetabolomics Innovation CentreNational Institutes of HealthNovo Nordisk FondenNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteRiksförbundet HjärtLungHjärt-LungfondenFondation LeducqKnut och Alice Wallenbergs StiftelseAFA Försäkring
Mots-clésBiologyPurine metabolismPurineBacteriaGut floraCatabolismUric acidMicrobial metabolismMicrobiologyHomeostasisHost (biology)MetabolismBiochemistryCell biologyGeneticsEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microbes and microbial pathways that influence host inflammatory disease progression remain largely undefined. Here, we show that variation in atherosclerosis burden is partially driven by gut microbiota and is associated with circulating levels of uric acid (UA) in mice and humans. We identify gut bacterial taxa spanning multiple phyla, including Bacillota, Fusobacteriota, and Pseudomonadota, that use multiple purines, including UA as carbon and energy sources anaerobically. We identify a gene cluster that encodes key steps of anaerobic purine degradation and that is widely distributed among gut-dwelling bacteria. Furthermore, we show that colonization of gnotobiotic mice with purine-degrading bacteria modulates levels of UA and other purines in the gut and systemically. Thus, gut microbes are important drivers of host global purine homeostasis and serum UA levels, and gut bacterial catabolism of purines may represent a mechanism by which gut bacteria influence 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations206
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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