Rearing environment affects development of the immune system in neonates
Notice bibliographique
Résumé
Early-life exposure to appropriate microbial flora drives expansion and development of an efficient immune system. Aberrant development results in increased likelihood of allergic disease or increased susceptibility to infection. Thus, factors affecting microbial colonization may also affect the direction of immune responses in later life. There is a need for a manipulable animal model of environmental influences on the development of microbiota and the immune system during early life. We assessed the effects of rearing under low- (farm, sow) and high-hygiene (isolator, milk formula) conditions on intestinal microbiota and immune development in neonatal piglets, because they can be removed from the mother in the first 24 h for rearing under controlled conditions and, due to placental structure, neither antibody nor antigen is transferred in utero. Microbiota in both groups was similar between 2 and 5 days. However, by 12-28 days, piglets reared on the mother had more diverse flora than siblings reared in isolators. Dendritic cells accumulated in the intestinal mucosa in both groups, but more rapidly in isolator piglets. Importantly, the minority of 2-5-day-old farm piglets whose microbiota resembled that of an older (12-28-day-old) pig also accumulated dendritic cells earlier than the other farm-reared piglets. Consistent with dendritic cell control of T cell function, the effects on T cells occurred at later time-points, and mucosal T cells from high-hygiene, isolator pigs made less interleukin (IL)-4 while systemic T cells made more IL-2. Neonatal piglets may be a valuable model for studies of the effects of interaction between microbiota and immune development on allergy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».