Shuttling of information between the mucosal and luminal environment drives intestinal homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
The gastrointestinal tract is a passageway for dietary nutrients, microorganisms and xenobiotics. The gut is home to diverse bacterial communities forming the microbiota. While bacteria and their metabolites maintain gut homeostasis, the host uses innate and adaptive immune mechanisms to cope with the microbiota and luminal environment. In recent years, multiple bi-directional instructive mechanisms between microbiota, luminal content and mucosal immune systems have been uncovered. Indeed, epithelial and immune cell-derived mucosal signals shape microbiota composition, while microbiota and their by-products shape the mucosal immune system. Genetic and environmental perturbations alter gut mucosal responses which impact on microbial ecology structures. On the other hand, changes in microbiota alter intestinal mucosal responses. In this review, we discuss how intestinal epithelial Paneth and goblet cells interact with the microbiota, how environmental and genetic disorders are sensed by endoplasmic reticulum stress and autophagy responses, how specific bacteria, bacterial- and diet-derived products determine the function and activation of the mucosal immune system. We will also discuss the critical role of HDAC activity as a regulator of immune and epithelial cell homeostatic responses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».