Probiotic Bacteria Produce Conjugated Linoleic Acid Locally in the Gut That Targets Macrophage PPAR γ to Suppress Colitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) therapies are modestly successful and associated with significant side effects. Thus, the investigation of novel approaches to prevent colitis is important. Probiotic bacteria can produce immunoregulatory metabolites in vitro such as conjugated linoleic acid (CLA), a polyunsaturated fatty acid with potent anti-inflammatory effects. This study aimed to investigate the cellular and molecular mechanisms underlying the anti-inflammatory efficacy of probiotic bacteria using a mouse model of colitis. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: The immune modulatory mechanisms of VSL#3 probiotic bacteria and CLA were investigated in a mouse model of DSS colitis. Colonic specimens were collected for histopathology, gene expression and flow cytometry analyses. Immune cell subsets in the mesenteric lymph nodes (MLN), spleen, blood and colonic lamina propria cells were phenotypically and functionally characterized. Fecal samples and colonic contents were collected to determine the effect of VSL#3 and CLA on gut microbial diversity and CLA production. CLA and VSL#3 treatment ameliorated colitis and decreased colonic bacterial diversity, a finding that correlated with decreased gut pathology. Colonic CLA concentrations were increased in response to probiotic bacterial treatment, but without systemic distribution in blood. VSL#3 and CLA decreased macrophage accumulation in the MLN of mice with DSS colitis. The loss of PPAR γ in myeloid cells abrogated the protective effect of probiotic bacteria and CLA in mice with DSS colitis. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Probiotic bacteria modulate gut microbial diversity and favor local production of CLA in the colon that targets myeloid cell PPAR γ to suppress colitis.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».