Changes in the Bacterial Microbiota in Gut, Blood, and Lungs following Acute LPS Instillation into Mice Lungs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous reports have shown that the gastrointestinal (GI) bacterial microbiota can have profound effects on the lungs, which has been described as the "gut-lung axis". However, whether a "lung-gut" axis exists wherein acute lung inflammation perturbs the gut and blood microbiota is unknown. METHODS: Adult C57/Bl6 mice were exposed to one dose of LPS or PBS instillation (n=3 for each group) directly into lungs. Bacterial microbiota of the bronchoalveolar lavage fluid, blood, and cecum were determined using 454 pyrotag sequencing and quantitative polymerase chain reaction (qPCR) at 4 through 168 hours post-instillation. We then investigated the effects of oral neomycin and streptomycin (n=8) on the microbiota at 4 and 24 hours post LPS instillation versus control treatment (n=5 at baseline and 4 hours, n=7 at 24 hours). RESULTS: At 24 hours post LPS instillation, the total bacterial count was significantly increased in the cecum (P<0.05); whereas the total bacterial count in blood was increased at 4, 48, and 72 hours (P<0.05). Antibiotic treatment reduced the total bacteria in blood but not in the cecum. The increase in total bacteria in the blood correlated with Phyllobacteriaceae OTU 40 and was significantly reduced in the blood for both antibiotic groups (P<0.05). CONCLUSION: LPS instillation in lungs leads to acute changes in the bacterial microbiota in the blood and cecum, which can be modulated with antibiotics.
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 | 0,000 | 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 ».