Probiotic Studies in Neonatal Mice Using Gavage
Notice bibliographique
Résumé
Adult mouse models have been widely used to understand the mechanism behind disease progression in humans. The applicability of studies done in adult mouse models to neonatal diseases is limited. To better understand disease progression, host responses and long-term impact of interventions in neonates, a neonatal mouse model likely is a better fit. The sparse use of neonatal mouse models can in part be attributed to the technical difficulties of working with these small animals. A neonatal mouse model was developed to determine the effects of probiotic administration in early life and to specifically assess the ability to establish colonization in the newborn mouse intestinal tract. Specifically, to assess probiotic colonization in the neonatal mouse, Lactobacillus plantarum (LP) was delivered directly into the neonatal mouse gastrointestinal tract. To this end, LP was administered to mice by feeding through intra-esophageal (IE) gavage. A highly reproducible method was developed to standardize the process of IE gavage that allows an accurate administration of probiotic dosages while minimizing trauma, an aspect particularly important given the fragility of newborn mice. Limitations of this process include possibilities of esophageal irritation or damage and aspiration if gavaged incorrectly. This approach represents an improvement on current practices because IE gavage into the distal esophagus reduces the chances of aspiration. Following gavage, the colonization profile of the probiotic was traced using quantitative polymerase chain reaction (qPCR) of the extracted intestinal DNA with LP specific primers. Different litter settings and cage management techniques were used to assess the potential for colonization-spread. The protocol details the intricacies of IE neonatal mouse gavage and subsequent colonization quantification with LP.
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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 ».