Evaluation of immunomodulatory effects of <i>Lactobacillus rhamnosus</i> R0011 fermented milk on production of pro-atherogenic cytokines: a comparison between THP-1 and U937 human monocyte cells (CCR4P.208)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atherosclerosis has been identified as an inflammatory disease involving both innate and adaptive immune activity. Fermented dairy product consumption has been associated with decreased cardiovascular disease incidence. The purpose of this study was to elucidate whether milk fermented with Lactobacillus rhamnosus R0011 influences production of pro-inflammatory cytokines by different human monocyte models (THP-1 and U937 human monocytes). THP-1 or U937 cells were stimulated with lipopolysaccharide (LPS) to incite an inflammatory response similar to that seen in atherosclerotic plaques. Monocytes were either co- or pre-incubated with milk fermented with L. rhamnosus R0011 or with milk controls and an LPS challenge and effects on the production of IL-8, sCD54, IL-1Ra were measured. sCD54 production by U937 monocytes was significantly reduced by co-incubation with the L. rhamnosus R0011 milk ferment or with acidified milk controls, which was not seen with THP-1 monocytes. IL-8 production was significantly increased in both U937 and THP-1 monocytes pre-incubated with unfermented milk controls followed by LPS stimulation. This increase in IL-8 production was not observed when U937 cells were pre-incubated with milk fermented with L. rhamnosus R0011 or with acidified controls. These results suggest that fermentation modifies milk components to influence production of IL-8 and sCD54 and that the effects of milk ferments on monocytes vary with the cell type used.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».