Identification and Characterisation of an Iron-Responsive Candidate Probiotic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iron is an essential cofactor in almost all biological systems. The lactic acid bacteria (LAB), frequently employed as probiotics, are unusual in having little or no requirement for iron. Iron in the human body is sequestered by transferrins and lactoferrin, limiting bacterial growth. An increase in the availability of iron in the intestine by bleeding, surgery, or under stress leads to an increase in the growth and virulence of many pathogens. Under these high iron conditions, LAB are rapidly out-competed; for the levels of probiotic bacteria to be maintained under high iron conditions they must be able to respond by increasing growth rate to compete with the normal flora. Despite this, iron-responsive genera are poorly characterised as probiotics. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Here, we show that a panel of probiotics are not able to respond to increased iron availability, and identify an isolate of Streptococcus thermophilus that can increase growth rate in response to increased iron availability. The isolate of S. thermophilus selected was able to reduce epithelial cell death as well as NF-κB signalling and IL-8 production triggered by pathogens. It was capable of crossing an epithelial cell barrier in conjunction with E. coli and downregulating Th1 and Th17 responses in primary human intestinal leukocytes. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: We propose that an inability to compete with potential pathogens under conditions of high iron availability such as stress and trauma may contribute to the lack of efficacy of many LAB-based probiotics in treating disease. Therefore, we offer an alternative paradigm which considers that probiotics should be able to be competitive during periods of intestinal bleeding, trauma or stress.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».