Multiomics of the intestine-liver-adipose axis in multiple studies unveils a consistent link of the gut microbiota and the antiviral response with systemic glucose metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Background The microbiota is emerging as a key factor in the predisposition to insulin resistance and obesity. Objective To understand the interplay among gut microbiota and insulin sensitivity in multiple tissues. Design Integrative multiomics and multitissue approach across six studies, combining euglycaemic clamp measurements (used in four of the six studies) with other measurements of glucose metabolism and insulin resistance (glycated haemoglobin (HbA1c) and fasting glucose). Results Several genera and species from the Proteobacteria phylum were consistently negatively associated with insulin sensitivity in four studies (ADIPOINST, n=15; IRONMET, n=121, FLORINASH, n=67 and FLOROMIDIA, n=24). Transcriptomic analysis of the jejunum, ileum and colon revealed T cell-related signatures positively linked to insulin sensitivity. Proteobacteria in the ileum and colon were positively associated with HbA1c but negatively with the number of T cells. Jejunal deoxycholic acid was negatively associated with insulin sensitivity. Transcriptomics of subcutaneous adipose tissue (ADIPOMIT, n=740) and visceral adipose tissue (VAT) (ADIPOINST, n=29) revealed T cell-related signatures linked to HbA1c and insulin sensitivity, respectively. VAT Proteobacteria were negatively associated with insulin sensitivity. Multiomics and multitissue integration in the ADIPOINST and FLORINASH studies linked faecal Proteobacteria with jejunal and liver deoxycholic acid, as well as jejunal, VAT and liver transcriptomic signatures involved in the actin cytoskeleton, insulin and T cell signalling. Fasting glucose was consistently linked to interferon-induced genes and antiviral responses in the intestine and VAT. Studies in Drosophila melanogaster validated these human insulin sensitivity-associated changes. Conclusion These data provide comprehensive insights into the microbiome-gut-adipose-liver axis and its impact on systemic insulin action, suggesting potential therapeutic targets. Cite Now
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».