Lactoferrin downregulates pro-inflammatory cytokines upexpressed in intestinal epithelial cells infected with invasive or noninvasive <i>Escherichia coli</i> strainsThis paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled 7th International Conference on Lactoferrin: Structure, Function, and Applications, and has undergone the Journal’s usual peer review process.
Notice bibliographique
Résumé
Intestinal epithelial cells are able to differentially interact with commensal or pathogenic microorganisms, triggering a physiological or destructive inflammation, respectively. To mimic commensal-enteroinvasive bacteria-host cell interaction, we infected Caco-2 cells with noninvasive Escherichia coli HB101 and with recombinant invasive E. coli HB101(pRI203). Using DNA microarray mRNA profiling and ELISA assays, we studied the expression of several cytokine and cytokine-related genes in infected Caco-2 cells in the absence or presence of bovine lactoferrin (bLf). Infection of Caco-2 cells with the noninvasive strain induced a slight increase in the expression of interleukin 8 (IL-8), whereas infection with invasive E. coli HB101(pRI203) induced a significant increase in the expression of IL-8 as well as other pro-inflammatory cytokines. The addition of bLf, in native- or holo-form, did not influence expression of cytokine genes by uninfected Caco-2 cells, but it decreased expression of IL-8 by cells infected with E.coli HB101. Moreover, except for IL-8, bLfs dramatically downregulated pro-inflammatory cytokines upexpressed by Caco-2 cells infected with the invasive strain. Although IL-8 was decreased by bLfs, it remained upregulated, suggesting that it could be a signal of persistence of intracellular bacteria. The bLf ability to reduce expression of some pro-inflammatory cytokines, which appears independent of its iron saturation, might represent an important natural mechanism in regulating epithelial cell responses to pathogenic bacteria and in limiting cell damage and the spread of infections.
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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) | 0,003 | 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 ».