Microbe and host interaction in gastrointestinal homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Researchers in psychiatry and neuroscience are increasingly recognizing the importance of gut-brain communication in mental health. Both genetics and environmental factors influence gut microbiota composition and function. This study examines host-microbe signaling at the gastrointestinal barrier to identify bottom-up mechanisms of microbiota-brain communication. OBJECTIVES: We examined differences in gut microbiota composition and fecal miRNA profiles in BALB/c and C57BL/6 mice, in relation to gastrointestinal homeostasis and evaluated the response to perturbation of the gut microbiota by broad-spectrum antibiotic treatment. METHODS AND RESULTS: Differences in the gut microbiota composition between BALB/c and C57BL/6 mice, evaluated by fecal 16S rRNA gene sequencing, included significant differences in genera Prevotella, Alistipes, Akkermansia, and Ruminococcus. Significant differences in fecal miRNA profiles were determined using the nCounter NanoString platform. A BLASTn analysis identified conserved fecal miRNA target regions in bacterial metagenomes with 14 significant correlations found between fecal miRNA and predicted taxa relative abundance in our dataset. Treatment with broad-spectrum antibiotics for 2 weeks resulted in a host-specific physiological response at the gastrointestinal barrier including a decrease in barrier permeability in BALB/c mice and alterations in the expression of barrier regulating genes in both strains. Genera Parabacteroides and Bacteroides were associated with changes in barrier function. CONCLUSIONS: The results of this study provide insight into how specific taxa influence gut barrier integrity and function. More generally, these data in the context of recent published studies makes a significant contribution to our understanding of host-microbe interactions providing new knowledge that can be harnessed by us and others in future mechanistic studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».