Concentrates of two subsets of extracellular vesicles from cow’s milk modulate symptoms and inflammation in experimental colitis
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are involved in cell-to-cell communication and modulation of numerous physiological and pathological processes. EVs are found in large quantities in milk and contain several inflammation- and immunity-modulating proteins and microRNAs, through which they exert beneficial effects in several inflammatory disease models. Here, we investigated the effects of two EV subsets, concentrated from commercial cow's milk, on a murine model of colitis induced with dextran sodium sulfate (DSS). P35K EVs, isolated by ultracentrifugation at 35,000 g, and P100K EVs, isolated at 100,000 g, were previously characterized and administered by gavage to healthy and DSS-treated mice. P35K EVs and, to a lesser extent, P100K EVs improved several outcomes associated to DSS-induced colitis, modulated the gut microbiota, restored intestinal impermeability and replenished mucin secretion. Also, P35K EVs modulated innate immunity, while P100K EVs decreased inflammation through the downregulation of colitis-associated microRNAs, especially miR-125b, associated with a higher expression of the NFκB inhibitor TNFAIP3 (A20). These results suggest that different milk EV subsets may improve colitis outcomes through different, and possibly complementary, mechanisms. Further unveiling of these mechanisms might offer new opportunities for improving the life of patients with colitis and be of importance for milk processing, infant milk formulation and general public health.
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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 ».