The gut microbiome regulates thermogenic performance in high-altitude deer mice
Notice bibliographique
Résumé
High altitude is one of the most extreme environments inhabited by endotherms, where cold temperatures demand high rates of thermogenesis to maintain body temperature (T b ) but hypoxia constrains aerobic metabolism. Recent findings suggest that the gut microbiome contributes to whole-body thermogenesis, but its significance for coping in cold environments remains poorly understood. We hypothesized that the gut microbiome contributes to adaptive increases in thermogenic performance in deer mice native to high altitude. Mice from populations native to high altitude and low altitude were born and raised to adulthood in common lab conditions. Adults from both populations were then acclimated to warm (25°C) normoxia or cold (5°C) hypoxia (12 kPa O 2 ) for 6 weeks, and a subset of mice in each group were treated with antibiotics to disrupt the gut microbiome. Thermogenic endurance was then measured as the duration that T b could be maintained during acute cold challenge. Antibiotic treatment strongly diminished thermogenic endurance in highlanders, but led to only minor reductions in thermogenic endurance in lowlanders. These differences could not be fully explained by impairments in aerobic heat production by host thermogenic tissues, because antibiotic treatment had only modest effects on cold-induced increases in O 2 consumption rate and the abundance of UCP-1 protein and oxidative phosphorylation complexes in brown adipose tissue. Therefore, our findings suggest that the gut microbiome plays an increased role in regulating thermogenesis in high-altitude deer mice, and that changes in host-microbe interactions contribute to high-altitude adaptation. Funded by NSERC of Canada. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».