Early-life gut mycobiome core species modulate metabolic health in mice
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiome causally contributes to obesity; however, the role of fungi remains understudied. We previously identified three core species of the infant gut mycobiome (Rhodotorula mucilaginosa, Malassezia restricta and Candida albicans) that correlated with body mass index, however their causal contributions to obesity development are unknown. Here we show the effects of early-life colonization by these fungal species on metabolic health in gnotobiotic mice fed standard (SD) or high-fat-high-sucrose (HFHS) diets. Each species resulted in bacterial microbiome compositional and functional differences. R. mucilaginosa and M. restricta increased adiposity in mice fed SD, while only R. mucilaginosa exacerbated metabolic disease. In contrast, C. albicans resulted in leanness and resistance to diet-induced obesity. Intestinal nutrient transporter expression was unaffected by the presence of fungi in jejunal enteroids, yet the immune landscape in white adipose tissue was distinctly impacted by each fungal species, suggesting that these phenotypes may be a result of fungal immune regulation. This work revealed that three common fungal colonizers have distinct causal influences on obesity and metabolic inflammation and justifies the consideration of fungi in microbiome research on host metabolism. Here, the authors use gnotobiotic mice to show that three core species of the human infant gut mycobiome (Rhodotorula mucilaginosa, Malassezia restricta and Candida albicans) exert distinct modulatory effects on the gut microbiome and immune landscape in white adipose tissue, with R. mucilaginosa and M. restricta increasing adiposity and exacerbating metabolic disease, while C. albicans resulted in leanness and resistance to diet-induced obesity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».