Dietary Lipid Type, Rather Than Total Number of Calories, Alters Outcomes of Enteric Infection in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Dietary lipids modulate immunity, yet the means by which specific fatty acids affect infectious disease susceptibility remains unclear. Deciphering lipid-induced immunity is critical to understanding the balance required for protecting against pathogens while avoiding chronic inflammatory diseases. To understand how specific lipids alter susceptibility to enteric infection, we fed mice isocaloric, high-fat diets composed of corn oil (rich in n-6 polyunsaturated fatty acids [n-6 PUFAs]), olive oil (rich in monounsaturated fatty acids), or milk fat (rich in saturated fatty acids) with or without fish oil (rich in n-3 PUFAs). After 5 weeks of dietary intervention, mice were challenged with Citrobacter rodentium, and pathological responses were assessed. Olive oil diets resulted in little colonic pathology associated with intestinal alkaline phosphatase, a mucosal defense factor that detoxifies lipopolysaccharide. In contrast, while both corn oil and milk fat diets resulted in inflammation-induced colonic damage, only milk fat induced compensatory protective responses, including short chain fatty acid production. Fish oil combined with milk fat, unlike unsaturated lipid diets, had a protective effect associated with intestinal alkaline phosphatase activity. Overall, these results reveal that dietary lipid type, independent of the total number of calories associated with the dietary lipid, influences the susceptibility to enteric damage and the benefits of fish oil during infection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».