Commensal microbiome effects on mucosal immune system development in the ruminant gastrointestinal tract
Notice bibliographique
Résumé
Commensal microflora play many roles within the mammalian gastrointestinal tract (GIT) that benefit host physiology by way of direct or indirect interactions with mucosal surfaces. Commensal flora comprises members across all microbial phyla, although predominantly bacterial, with population dynamics varying with host species, genotype, and environmental factors. Little is known, however, about the complex mechanisms regulating host-commensal interactions that underlie this mutually beneficial relationship and how alterations in the microbiome may influence host development and susceptibility to infection. Research into the gut microbiome has intensified as it becomes increasingly evident that symbiont-host interactions have a significant impact on mucosal immunity and health. Furthermore, evidence that microbial populations vary significantly throughout the GIT suggest that regional differences in the microbiome may also influence immune function within distinct compartments of the GIT. Postpartum colonization of the GIT has been shown to have a direct effect on mucosal immune system development, but information is limited regarding regional effects of the microbiome on the development, activation, and maturation of the mucosal immune system. This review discusses factors influencing the colonization and establishment of the microbiome throughout the GIT of newborn calves and the evidence that regional differences in the microbiome influence mucosal immune system development and maturation. The implications of this complex interaction are also discussed in terms of possible effects on responses to enteric pathogens and vaccines.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».