Pattern recognition receptors in the gut: analysis of their expression along the intestinal tract and the crypt/villus axis
Notice bibliographique
Résumé
Pattern recognition receptors (PRRs) play a critical role in the detection of microorganisms and the induction of inflammatory and immune responses. Using PCR and Western-blot analysis, this study investigated the differential expression in the intestine of 14 PRRs and nine associated cytokines. Thirty-two pigs were used to determine the expression of these markers (1) along the proximal/distal axis of the small intestine (duodenum, jejunum, and ileum) and (2) between the intestinal segments and their respective lymphoid organs (Peyer's patches [PP] and mesenteric lymph nodes [MLN]). Six additional animals were used to quantify the expression of these genes along the crypt/villus axis of jejunum, using microdissected samples. Most genes showed increased expression (1) in the distal than in the proximal parts of the small intestine (TLR3, 5, RIG-I, IL-1β, IL-8, and IFN-γ); (2) in lymphoid organs (TLR1, 2, 6, 9, 10, IL-10, TNF-α), especially the MLN (TLR4, 7, 8, NOD1, NOD2, NALP3, IFN-α, IL-6, IL-12, and TGF-β), than in intestinal segments. The analysis along the crypt/villus identified: (1) genes with higher expression in lamina propria (TLR1, 2, 4, 9, NOD1, NOD2, IL-1β, IL-10, TGF-β, TNF-α) and (2) genes with higher expression in the villus (TLR3, 5, 6, RIG-I, IL-6). These results highlight the differential expression of PRRs and cytokines along the proximal/distal and the crypt/villus axis of the intestine, contributing to a fine analysis of the complex functional architecture of the small intestine and should be related to the gut microbiota.
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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 ».