Consumption of Acidic Water Alters the Gut Microbiome and Decreases the Risk of Diabetes in NOD Mice
Notice bibliographique
Résumé
Infant formula and breastfeeding are environmental factors that influence the incidence of Type 1 Diabetes (T1D) as well as the acidity of newborn diets. To determine if altering the intestinal microbiome is one mechanism through which an acidic liquid plays a role in T1D, we placed non-obese diabetic (NOD)/ShiLtJt mice on neutral (N) or acidified H2O and monitored the impact on microbial composition and diabetes incidence. NOD-N mice showed an increased development of diabetes, while exhibiting a decrease in Firmicutes and an increase in Bacteroidetes, Actinobacteria, and Proteobacteria from as early as 2 weeks of age. NOD-N mice had a decrease in the levels of Foxp3 expression in CD4(+)Foxp3(+) cells, as well as decreased CD4(+)IL17(+) cells, and a lower ratio of IL17/IFNγ CD4+ T-cells. Our data clearly indicates that a change in the acidity of liquids consumed dramatically alters the intestinal microbiome, the presence of protective Th17 and Treg cells, and the incidence of diabetes. This data suggests that early dietary manipulation of intestinal microbiota may be a novel mechanism to delay T1D onset in genetically pre-disposed individuals.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».