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Enregistrement W2806124281 · doi:10.1186/s40168-018-0478-4

Gut microbiota in experimental murine model of Graves’ orbitopathy established in different environments may modulate clinical presentation of disease

2018· article· en· W2806124281 sur OpenAlexaff
Giulia Masetti, Sajad Moshkelgosha, Hedda-Luise Köhling, Danila Covelli, J. Paul Banga, Utta Berchner‐Pfannschmidt, Mareike Horstmann, Salvador J. Díaz‐Cano, Gina-Eva Goertz, Sue Plummer, Anja Eckstein, Marian Ludgate, Filippo Biscarini, Julian R. Marchesi

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesFP7 People: Marie-Curie ActionsDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBiologyPresentation (obstetrics)DiseaseMedical microbiologyMicrobial ecologyGut floraImmunologyGraves' diseaseMedicinePathologyGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Variation in induced models of autoimmunity has been attributed to the housing environment and its effect on the gut microbiota. In Graves' disease (GD), autoantibodies to the thyrotropin receptor (TSHR) cause autoimmune hyperthyroidism. Many GD patients develop Graves' orbitopathy or ophthalmopathy (GO) characterized by orbital tissue remodeling including adipogenesis. Murine models of GD/GO would help delineate pathogenetic mechanisms, and although several have been reported, most lack reproducibility. A model comprising immunization of female BALBc mice with a TSHR expression plasmid using in vivo electroporation was reproduced in two independent laboratories. Similar orbital disease was induced in both centers, but differences were apparent (e.g., hyperthyroidism in Center 1 but not Center 2). We hypothesized a role for the gut microbiota influencing the outcome and reproducibility of induced GO. RESULTS: We combined metataxonomics (16S rRNA gene sequencing) and traditional microbial culture of the intestinal contents from the GO murine model, to analyze the gut microbiota in the two centers. We observed significant differences in alpha and beta diversity and in the taxonomic profiles, e.g., operational taxonomic units (OTUs) from the genus Lactobacillus were more abundant in Center 2, and Bacteroides and Bifidobacterium counts were more abundant in Center 1 where we also observed a negative correlation between the OTUs of the genus Intestinimonas and TSHR autoantibodies. Traditional microbiology largely confirmed the metataxonomics data and indicated significantly higher yeast counts in Center 1 TSHR-immunized mice. We also compared the gut microbiota between immunization groups within Center 2, comprising the TSHR- or βgal control-immunized mice and naïve untreated mice. We observed a shift of the TSHR-immunized mice bacterial communities described by the beta diversity weighted Unifrac. Furthermore, we observed a significant positive correlation between the presence of Firmicutes and orbital-adipogenesis specifically in TSHR-immunized mice. CONCLUSIONS: The significant differences observed in microbiota composition from BALBc mice undergoing the same immunization protocol in comparable specific-pathogen-free (SPF) units in different centers support a role for the gut microbiota in modulating the induced response. The gut microbiota might also contribute to the heterogeneity of induced response since we report potential disease-associated microbial taxonomies and correlation with ocular disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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