<i>In Vivo</i> Selection To Identify Bacterial Strains with Enhanced Ecological Performance in Synbiotic Applications
Notice bibliographique
Résumé
One strategy for enhancing the establishment of probiotic bacteria in the human intestinal tract is via the parallel administration of a prebiotic, which is referred to as a synbiotic. Here we present a novel method that allows a rational selection of putative probiotic strains to be used in synbiotic applications: in vivo selection (IVS). This method consists of isolating candidate probiotic strains from fecal samples following enrichment with the respective prebiotic. To test the potential of IVS, we isolated bifidobacteria from human subjects who consumed increasing doses of galactooligosaccharides (GOS) for 9 weeks. A retrospective analysis of the fecal microbiota of one subject revealed an 8-fold enrichment in Bifidobacterium adolescentis strain IVS-1 during GOS administration. The functionality of GOS to support the establishment of IVS-1 in the gastrointestinal tract was then evaluated in rats administered the bacterial strain alone, the prebiotic alone, or the synbiotic combination. Strain-specific quantitative real-time PCR showed that the addition of GOS increased B. adolescentis IVS-1 abundance in the distal intestine by nearly 2 logs compared to rats receiving only the probiotic. Illumina 16S rRNA sequencing not only confirmed the increased establishment of IVS-1 in the intestine but also revealed that the strain was able to outcompete the resident Bifidobacterium population when provided with GOS. In conclusion, this study demonstrated that IVS can be used to successfully formulate a synergistic synbiotic that can substantially enhance the establishment and competitiveness of a putative probiotic strain in the gastrointestinal tract.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».