Enteral administration of bacteria fermented formula in newborn piglets: A high fidelity model for necrotizing enterocolitis (NEC)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an animal model which replicates neonatal NEC and characterizes the importance of bacterial fermentation of formula and short chain fatty acids (SCFAs) in its pathogenesis. BACKGROUND: NEC is a severe form of intestinal inflammation in preterm neonates and current models do not reproduce the human condition. METHODS: Three groups of newborn piglets: Formula alone (FO), Bacteria alone (E.coli: BO) and E.coli-fermented formula (FF) were anesthetized, instrumented and underwent post-pyloric injection of formula, bacteria or fermented-formula. SCFA levels were measured by gas chromatography-mass spectrometry. At 6 h bowel appearance was assessed, histologic and molecular analysis of intestine were performed. Gut inflammation (p65 NF-κB, TLR4, TNF-α, IL-1β), apoptosis (cleaved caspase-3, BAX, apoptosis) and tight junction proteins (claudin-2, occludin) were measured. RESULTS: SCFAs were increased in FF. Small bowel from FF piglet's demonstrated inflammation, coagulative necrosis and pneumatosis resembling human NEC. Histologic gut injury (injury score, mast cell activation) were increased by Bacteria, but more severe in FF piglets. Intestinal expression of p65 NF-κB, NF-κB activation, TNF-α and IL-1β were increased in BO and markedly increased in the FF group (P<0.05 vs. FO). Intestine from Bacteria piglets demonstrated increased apoptotic index, pro-apoptotic protein expression and decreased tight junction proteins. These changes were more severe in FF piglets. CONCLUSIONS: Our piglet model demonstrates the findings of NEC in human neonates: systemic acidosis, intestinal inflammation, pneumatosis and portal venous gas. Bacteria alone can initiate intestinal inflammation, injury and apoptosis, but bacterial fermentation of formula generates SCFAs which contribute to the pathogenesis of NEC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».