Potential therapeutic implications of histidine catabolism by the gut microbiota in NAFLD patients with morbid obesity
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiota contributes to the pathophysiology of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Histidine is a key energy source for the microbiota, scavenging it from the host. Its role in NAFLD is poorly known. Plasma metabolomics, liver transcriptomics, and fecal metagenomics were performed in three human cohorts coupled with hepatocyte, rodent, and Drosophila models. Machine learning analyses identified plasma histidine as being strongly inversely associated with steatosis and linked to a hepatic transcriptomic signature involved in insulin signaling, inflammation, and trace amine-associated receptor 1. Circulating histidine was inversely associated with Proteobacteria and positively with bacteria lacking the histidine utilization (Hut) system. Histidine supplementation improved NAFLD in different animal models (diet-induced NAFLD in mouse and flies, ob/ob mouse, and ovariectomized rats) and reduced de novo lipogenesis. Fecal microbiota transplantation (FMT) from low-histidine donors and mono-colonization of germ-free flies with Enterobacter cloacae increased triglyceride accumulation and reduced histidine content. The interplay among microbiota, histidine catabolism, and NAFLD opens therapeutic opportunities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».