Selected commensal‐related bacteria and Toll‐like receptor 3 agonist combinatorial codes synergistically induce interleukin‐12 production by dendritic cells to trigger a T helper type 1 polarizing programme
Notice bibliographique
Résumé
Enteric infections remain a major health problem causing millions of deaths in developing countries. The interplay among the host intestinal epithelium, the mucosa-associated immune system and microbiota performs an essential role in gut homeostasis and protection against infectious diseases. Dendritic cells (DCs) play a key role in orchestrating protective immunity and tolerance in the gut. The mechanisms by which DCs adapt their responses and discriminate between virulent microbes and trillions of innocuous bacteria remain ill-defined. Here we investigated the effect of cross-talk between commensal-related bacteria (CB) and Toll-like receptor (TLR) agonists on DC activation and the outcome of the in vitro T helper response. Human monocyte-derived DCs were exposed to eight different Gram-positive or Gram-negative CB strains prior to activation with five different TLR agonists. The key polarizing cytokines interleukin (IL)-12p70, IL-10, IL-1beta and IL-6 were quantified and the fate of naïve T-cell differentiation was evaluated. We identified a unique combination of Lactobacillus casei and TLR3 signals that acted in synergy to selectively increase IL-12p70 secretion. Exposure to poly(I:C) converted L. casei-treated DCs into potent promoters of T helper type 1 (Th1) responses. We propose that DCs can integrate harmless and dangerous non-self signals delivered by viral products, to mount robust Th1 responses. Thus, in vivo DC targeting with selective probiotics may improve strategies for the management of enteric diseases.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».