Probiotic lactobacillus ameliorates heightened colonic inflammatory responses in infected stressor-exposed C57BL/6 mice and inhibits dysbiosis (MPF1P.771)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mammalian colon is a primary niche for the microbiota, a community of bacteria in part involved in immune maintenance. Alterations in these microbial populations, referred to as dysbiosis, can have deleterious effects on host health and previous studies show psychological stress can lead to dysbiosis. We investigated if stressor exposure could increase the severity of colonic infection with the enteric pathogen, Citrobacter rodentium. Mice that were subjected to social stressor exposure had increases in pathogen burden and the inflammation-related gene transcripts TNF-alpha, iNOS, and CCL2. The stressor-exposed mice also had increased colitic pathology. When mice were treated with a probiotic strain of Lactobacillus reuteri, the colitic pathology and resultant inflammatory markers were abrogated. The mechanism by which L. reuteri reduces colitis is unknown. Probiotic treatment of germ-free mice mono-associated with C. rodentium did not reduce inflammation, indicating that direct immune intervention is unlikely. However, quantitative PCR of conventional mice infected with C. rodentium revealed that stressor-exposed mice had altered levels of commensal microbes, and probiotic treatment caused these populations to rebound. Thus, stressor exposure exacerbated infection-induced dysbiosis and colonic inflammation. It is proposed that probiotic treatment prevents stressor-induced exacerbation of colonic inflammation by preventing dysbiosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».