Bacterial cell products signal to mouse colonic nociceptive dorsal root ganglia neurons
Notice bibliographique
Résumé
This study examined whether bacterial cell products that might gain access to the intestinal interstitium could activate mouse colonic nociceptive dorsal root ganglion (DRG) neurons using molecular and electrophysiological recording techniques. Colonic projecting neurons were identified by using the retrograde tracer fast blue and Toll-like receptor (TLR) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, adapter proteins Md-1 and Md-2, and MYD88 mRNA expression was observed in laser-captured fast blue-labeled neurons. Ultrapure LPS 1 microg/ml phosphorylated p65 NF-kappaB subunits increased transcript for TNF-alpha and IL-1beta and stimulated secretion of TNF-alpha from acutely dissociated DRG neurons. In current-clamp recordings from colonic DRG neurons, chronic incubation (24 h) of ultrapure LPS significantly increased neuronal excitability. In acute studies, 3-min superfusion of standard-grade LPS (3-30 microg/ml) reduced the rheobase by up to 40% and doubled action potential discharge rate. The LPS effects were not significantly different in TLR4 knockout mice compared with wild-type mice. In contrast to standard-grade LPS, acute application of ultrapure LPS did not increase neuronal excitability in whole cell recordings or afferent nerve recordings from colonic mesenteric nerves. However, acute application of bacterial lysate (Escherichia coli NLM28) increased action potential discharge over 60% compared with control medium. Moreover, lysate also activated afferent discharge from colonic mesenteric nerves, and this was significantly increased in chronic dextran sulfate sodium salt mice. These data demonstrate that bacterial cell products can directly activate colonic DRG neurons leading to production of inflammatory cytokines by neurons and increased excitability. Standard-grade LPS may also have actions independent of TLR signaling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».