Modulation of Neonatal Microbial Recognition: TLR-Mediated Innate Immune Responses Are Specifically and Differentially Modulated by Human Milk
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms controlling innate microbial recognition in the neonatal gut are still to be fully understood. We have sought specific regulatory mechanisms operating in human breast milk relating to TLR-mediated microbial recognition. In this study, we report a specific and differential modulatory effect of early samples (days 1-5) of breast milk on ligand-induced cell stimulation via TLRs. Although a negative modulation was exerted on TLR2 and TLR3-mediated responses, those via TLR4 and TLR5 were enhanced. This effect was observed in human adult and fetal intestinal epithelial cell lines, monocytes, dendritic cells, and PBMC as well as neonatal blood. In the latter case, milk compensated for the low capacity of neonatal plasma to support responses to LPS. Cell stimulation via the IL-1R or TNFR was not modulated by milk. This, together with the differential effect on TLR activation, suggested that the primary effect of milk is exerted upstream of signaling proximal to TLR ligand recognition. The analysis of TLR4-mediated gene expression, used as a model system, showed that milk modulated TLR-related genes differently, including those coding for signal intermediates and regulators. A proteinaceous milk component of > or =80 kDa was found to be responsible for the effect on TLR4. Notably, infant milk formulations did not reproduce the modulatory activity of breast milk. Together, these findings reveal an unrecognized function of human milk, namely, its capacity to influence neonatal microbial recognition by modulating TLR-mediated responses specifically and differentially. This in turn suggests the existence of novel mechanisms regulating TLR activation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».