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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».