Contribution of fungal microbiome to intestinal physiology, early-life immune development and mucosal inflammation in mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gut microbiomes make major contributions to the physiological and immunological development of the host, but the relative importance of their bacterial and fungal components, and how they interact, remain largely unknown. We applied carefully controlled experiments in gnotobiotic mice colonized with defined communities of bacteria, fungi, or both to differentiate the direct role of fungi on microbiome assembly, host development, and susceptibility to colitis and airway inflammation. Our results revealed that fungal colonization alone was insufficient to promote the intestinal anatomic and physiological changes seen in mice colonized by bacteria, and had limited impact on the fecal metabolome. However, fungal colonization promoted major shifts in bacterial microbiome ecology, and had an independent effect on the innate and adaptive immune development in young mice. Fungi further exacerbated some aspects of the inflammatory effects of the bacterial community during OVA-induced airway inflammation by promoting macrophage infiltration in the airway. Our results demonstrate a dominant ecological and physiological role of bacteria in gut microbiomes, but highlight fungi as an ecological factor shaping the assembly of the bacterial community and a direct capacity to impact immune system and modulate disease susceptibility. These findings demonstrate that studies focused on bacteria alone provide an incomplete portrayal on microbiome ecology and functionality, and prompt for the inclusion of fungi in human microbiome 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».