Transcriptomic response of immune signalling pathways in intestinal epithelial cells exposed to lipopolysaccharides, Gram-negative bacteria or potentially probiotic microbes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to understand the appropriate use of potentially probiotic Gram-positive microbes through their introduction in the gut microbiome, it is necessary to understand the influence of individual bacteria on the host-response system at a cellular level. In the present study, we have shown that lipopolysaccharides, flagellated Gram-negative bacteria, potentially probiotic Gram-positive bacteria and yeast interact differently with human intestinal epithelial cells with a custom-designed expression microarray evaluating 17 specific host-response pathways. Only lipopolysaccharides and flagellated Gram-negative bacteria induced inflammatory response, while a subset of Gram-positive microbes had anti-inflammatory potential. The main outcome from the study was the differential regulation of the central mitogen-activated protein kinase signalling pathway by these Gram-positive microbes versus commensal/pathogenic Gram-negative bacteria. The microarray was efficient to highlight the impact of individual bacteria on the response of intestinal epithelial cells, but quantitative real-time polymerase chain reaction validation demonstrated some underestimation for down-regulated genes by the microarray. This immune array will allow us to better understand the mechanisms underlying microbe-induced host immune responses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle