Transgenomic Metabolic Interactions in a Mouse Disease Model: Interactions of <i>Trichinella </i><i>s</i><i>piralis</i> Infection with Dietary <i>Lactobacillus </i><i>p</i><i>aracasei </i>Supplementation
Notice bibliographique
Résumé
Irritable Bowel Syndrome (IBS) is a common multifactorial intestinal disorder for which the aetiology remains largely undefined. Here, we have used a Trichinella spiralis (T. spiralis)-induced model of post-infective IBS, and the effects of probiotic bacteria on gut dysfunction have been investigated using a metabonomic strategy. A total of 44 mice were divided into four groups: an uninfected control group and three T. spiralis-infected groups, one as infected control and the two other groups subsequently treated with either Lactobacillus paracasei (L. paracasei) NCC2461 in spent culture medium (SCM) or with L. paracasei-free SCM. Plasma, jejunal wall and longitudinal myenteric muscle samples were collected at day 21 post-infection. An NMR-based metabonomic approach characterized that the plasma metabolic profile of T. spiralis-infected mice showed an increased energy metabolism (lactate, citrate, alanine), fat mobilization (acetoacetate, 3-D-hydroxybutyrate, lipoproteins) and a disruption of amino acid metabolism due to increased protein breakdown, which were related to the intestinal hypercontractility. Increased levels of taurine, creatine and glycerophosphorylcholine in the jejunal muscles were associated with the muscular hypertrophy and disrupted jejunal functions. L. paracasei treatment normalized the muscular activity and the disturbed energy metabolism as evidenced by decreased glycogenesis and elevated lipid breakdown in comparison with untreated T. spiralis-infected mice. Changes in the levels of plasma metabolites (glutamine, lysine, methionine) that might relate to a modulation of immunological responses were also observed in the presence of the probiotic treatment. The work presented here suggests that probiotics may be beneficial in patients with IBS.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».