Characterisation of a Canine Epithelial Cell Line for Modelling the Intestinal Barrier
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how food interacts with the intestinal epithelium during the digestion process. However, it is known that ingredients in food can modulate the intestinal barrier, and have the potential to disrupt homeostasis of the gut. Here, we characterise a conditionally immortalised canine intestinal epithelial cell (cIEC) line for use in in vitro assays, to assess the effect of food ingredients on intestinal barrier function, permeability, cell health, and inflammation. Microscopy and flow cytometry confirmed that cIECs had a phenotype consistent with those of epithelial origin, and were able to differentiate to mature enterocytes. The cIECs also formed a monolayer when grown on Transwell® inserts, producing functional tight junctions between the cells. In contrast to the human-derived Caco-2 cell line, transepithelial electrical resistance (TEER) was increased in cIECs in response to two different raw ingredients. The exposure of cIECs to known inflammatory stimuli and raw ingredients induced the nuclear translocation of nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B-cells (NF-?B). This work demonstrates the value of a unique cIEC in vitro model to study the effects of food ingredients on canine intestinal function and health, and supports continued efforts to reduce and refine the use of animals in scientific research.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».