Butyric acid inhibits a Toll-like receptor 2 agonist-mediated increase of Toll-like receptor 3-induced chemokine production by HT-29 intestinal epithelial cells (IRC10P.413)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intestinal epithelium interacts with varied microbial components and metabolites, integrating multiple signals that influence immunity. We examined the time and dose-dependent effects of a Toll-Like Receptor (TLR) 2 agonist lipoprotein Pam3Cys (P3C) and the bacterial fermentation metabolite butyric acid (BA) (10mM and 25mM) on TLR3 agonist (poly(I:C)) (pIC)-induced chemokine production by HT-29 intestinal epithelial cells (IEC). Pre-treatment of HT-29 IEC with P3C enhanced (p(IC))-induced IL-8 production. However, pre-treatment of HT-29 IEC with P3C and 25mM BA together inhibited p(I:C)-induced IL-8 production, suggesting BA blocked the enhancing effect of this TLR2 agonist on TLR3-induced chemokine production. This inhibitory effect was not observed when IEC were pre-treated with a lower concentration of BA (10mM). Co-incubation of IEC with P3C and p(I:C) did not enhance TLR3 agonist-induced IL-8 production, while co-incubation with 10mM or 25mM BA acid significantly reduced p(I:C)-induced IL-8 and CXCL-10 production by HT-29 IEC. In addition, a p38 blocker (SB203580) significantly inhibited p(I:C)-induced IL-8 production by HT-29 IEC, while co-incubation with SB203580 and 10mM BA showed no additive inhibition. These findings suggest that while TLR2 agonists can upregulate TLR3-induced chemokine production, butyric acid inhibits this process, and the effects of TLR2 agonists and BA are dependent on timing of contact with IEC relative to TLR3 agonist stimulation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».