Preterm infant gut microbiota affects intestinal epithelial development in a humanized microbiome gnotobiotic mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Development of the infant small intestine is influenced by bacterial colonization. To promote establishment of optimal microbial communities in preterm infants, knowledge of the beneficial functions of the early gut microbiota on intestinal development is needed. The purpose of this study was to investigate the impact of early preterm infant microbiota on host gut development using a gnotobiotic mouse model. Histological assessment of intestinal development was performed. The differentiation of four epithelial cell lineages (enterocytes, goblet cells, Paneth cells, enteroendocrine cells) and tight junction (TJ) formation was examined. Using weight gain as a surrogate marker for health, we found that early microbiota from a preterm infant with normal weight gain (MPI-H) induced increased villus height and crypt depth, increased cell proliferation, increased numbers of goblet cells and Paneth cells, and enhanced TJs compared with the changes induced by early microbiota from a poor weight gain preterm infant (MPI-L). Laser capture microdissection (LCM) plus qRT-PCR further revealed, in MPI-H mice, a higher expression of stem cell marker Lgr5 and Paneth cell markers Lyz1 and Cryptdin5 in crypt populations, along with higher expression of the goblet cell and mature enterocyte marker Muc3 in villus populations. In contrast, MPI-L microbiota failed to induce the aforementioned changes and presented intestinal characteristics comparable to a germ-free host. Our data demonstrate that microbial communities have differential effects on intestinal development. Future studies to identify pioneer settlers in neonatal microbial communities necessary to induce maturation may provide new insights for preterm infant microbial ecosystem therapeutics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».