Promotion of Autoimmune Diabetes by Cereal Diet in the Presence or Absence of Microbes Associated With Gut Immune Activation, Regulatory Imbalance, and Altered Cathelicidin Antimicrobial Peptide
Notice bibliographique
Résumé
We are exposed to millions of microbial and dietary antigens via the gastrointestinal tract, which likely play a key role in type 1 diabetes (T1D). We differentiated the effects of these two major environmental factors on gut immunity and T1D. Diabetes-prone BioBreeding (BBdp) rats were housed in specific pathogen-free (SPF) or germ-free (GF) conditions and weaned onto diabetes-promoting cereal diets or a protective low-antigen hydrolyzed casein (HC) diet, and T1D incidence was monitored. Fecal microbiota 16S rRNA genes, immune cell distribution, and gene expression in the jejunum were analyzed. T1D was highest in cereal-SPF (65%) and cereal-GF rats (53%) but inhibited and delayed in HC-fed counterparts. Nearly all HC-GF rats remained diabetes-free, whereas HC-fed SPF rats were less protected (7 vs. 29%). Bacterial communities differed in SPF rats fed cereal compared with HC. Cereal-SPF rats displayed increased gut CD3(+) and CD8α(+) lymphocytes, ratio of Ifng to Il4 mRNA, and Lck expression, indicating T-cell activation. The ratio of CD3(+) T cells expressing the Treg marker Foxp3(+) was highest in HC-GF and lowest in cereal-SPF rats. Resident CD163(+) M2 macrophages were increased in HC-protected rats. The cathelicidin antimicrobial peptide (Camp) gene was upregulated in the jejunum of HC diet-protected rats, and CAMP(+) cells colocalized with CD163. A cereal diet was a stronger promoter of T1D than gut microbes in association with impaired gut immune homeostasis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».