Intestinal Bacterial Dysbiosis and Liver Fibrosis in Mice Through Gut‐Liver Axis and NLRP3 Inflammatory Pathway Caused by Fine Particulate Matter
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fine particulate matter (PM 2.5 ) is associated with risks of liver diseases and intestinal bacterial dysbiosis, in which the gut‐liver axis regulation mechanisms induced by PM 2.5 exposure are still limited so far. In this study, after 12 weeks of exposure to atmospheric PM 2.5 (64 μg/m 3 ) and clean air in winter in Taiyuan, China, we collected liver and intestinal tissues and serum in male mice to perform toxicology experiments. The results showed that PM 2.5 significantly exacerbated the pathological injury in the liver and intestine and liver fibrosis in mice, along with elevated levels of pro‐inflammatory cytokines and lipopolysaccharide (LPS) levels in the serum. PM 2.5 caused abnormal liver function and activated TLR4/NF‐κB/NLRP3 pathway in mouse liver. PM 2.5 also significantly inhibited the expression of intestinal mucosal tight junction proteins such as ZO‐1 and occludin. Besides, from 16S rRNA gene sequencing results in intestinal and fecal samples, we found that PM 2.5 decreased the diversity and abundance of intestinal bacteria, along with reducing Shannon, Chao1 and Ace indices and increasing Simpson indices. Principal component analysis (PCA) showed that mice's intestinal bacterial composition and β‐diversity in the PM 2.5 ‐exposed group significantly differed from the control group. KEGG pathway analyzed key functional genes and metabolic pathways in important mouse bacterial communities in the PM 2.5 ‐exposed group. It suggested that PM 2.5 exposure exacerbates liver fibrosis in mice via the NLRP3 pathway. PM 2.5 caused intestinal mucosal injury, intestinal bacterial disorders and increased LPS levels, leading to the activation of inflammatory pathways, which can exacerbate liver fibrosis via the gut‐liver axis.
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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) | 0,001 | 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 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 ».