The <i>Lactobacillus rhamnosus</i> R0011 secretome attenuates TNFα-induced pro-inflammatory gene expression in human HT-29 intestinal epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Probiotic lactic acid bacteria have been associated with a wide array of host-immune modulatory effects including modulation of pro-inflammatory gene expression. However, many questions remain about the exact cellular mechanisms through which these bacteria modulate host cell responses following pro-inflammatory challenge. The aim of this study was to elucidate the effects of the Lactobacillus rhamnosus R0011 secretome on TNFα-induced pro-inflammatory gene expression. Previous analysis has shown that the <10kDa fraction of the Lr R0011 secretome attenuates TNFα-induced IL-8 production from HT-29 intestinal epithelial cells (IECs). Whole-genome wide microarray analysis was used to further interrogate the impact of the <10kDa fraction of the Lr R0011 secretome on TNFα-induced gene expression. Contact with the <10kDa secretome fraction alone induced minimal changes in global gene expression by HT-29 IECs, with no increases in pro-inflammatory gene expression. However, the <10kDa fraction of the Lr R0011 secretome attenuated TNFα-induced expression of the pro-inflammatory mediators CCL10, CXCL1, CXCL10, CXCL11, IL-1β, IL-8, IL-17C, IL-23A, IL-32, and PTGS2, when compared to HT-29 IEC treated with TNFα alone. Co-challenge of HT-29 IECs with the <10kDa fraction of the Lr R0011 secretome and TNFα also resulted in an increase in the expression of dual specificity phosphatase 1 (DUSP1), a key regulator of the MAPK pathway, and of activating transcription factor 3 (ATF3), a negative regulator of innate immunity, relative to HT-29 IECs treated with TNFα alone. This provides insight into mechanisms through which these bacteria may influence innate immune activity at the IEC level through soluble mediators.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».