Isolation and Characterization of Potentially Probiotic Bacterial Strains from Mice: Proof of Concept for Personalized Probiotics
Notice bibliographique
Résumé
Modulation of the gut microbiota through the use of probiotics has been widely used to treat or prevent several intestinal diseases. However, inconsistent results have compromised the efficacy of this approach, especially in severe conditions such as inflammatory bowel disease (IBD). The purpose of our study was to develop a personalized probiotic strategy and assess its efficacy in a murine model of intestinal inflammation. Commensal bacterial strains were isolated from the feces of healthy mice and then administered back to the host as a personalized treatment in dextran sodium sulfate (DSS)-induced colitis. Colonic tissues were collected for histological analysis and to investigate inflammatory markers such as Il-1β, Il-6, TGF-β, and Il-10, and the enzyme myeloperoxidase as a neutrophil marker. The group that received the personalized probiotic showed reduced susceptibility to DSS-colitis as compared to a commercial probiotic. This protection was characterized by a lower disease activity index and reduced histopathological damage in the colon. Moreover, the personalized probiotic was more effective in modulating the host immune response, leading to decreased Il-1β and Il-6 and increased TGF-β and Il-10 expression. In conclusion, our study suggests that personalized probiotics may possess an advantage over commercial probiotics in treating dysbiotic-related conditions, possibly because they are derived directly from the host’s own microbiota.
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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 ».