Enteric short‐chain fatty acids promote proliferation of human neural progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Short-chain fatty acids (SCFAs) are a group of fatty acids predominantly produced during the fermentation of dietary fibers by the gut anaerobic microbiota. SCFAs affect many host processes in health and disease. SCFAs play an important role in the 'gut-brain axis', regulating central nervous system processes, for example, cell-cell interaction, neurotransmitter synthesis and release, microglia activation, mitochondrial function, and gene expression. SCFAs also promote the growth of neurospheres from human neural stem cells and the differentiation of embryonic stem cells into neural cells. It is plausible that maternally derived SCFAs may pass the placenta and expose the fetus at key developmental periods. However, it is unclear how SCFA exposure at physiological levels influence the early-stage neural cells. In this study, we explored the effect of SCFAs on the growth rate of human neural progenitor cells (hNPCs), generated from human embryonic stem cell line (HS980), with IncuCyte live-cell analysis system and immunofluorescence. We found that physiologically relevant levels (µM) of SCFAs (acetate, propionate, butyrate) increased the growth rate of hNPCs significantly and induced more cells to undergo mitosis, while high levels (mM) of SCFAs had toxic effects on hNPCs. Moreover, no effect on apoptosis was observed in physiological-dose SCFA treatments. In support, data from q-RT PCR showed that SCFA treatments influenced the expression of the neurogenesis, proliferation, and apoptosis-related genes ATR, BCL2, BID, CASP8, CDK2, E2F1, FAS, NDN, and VEGFA. To conclude, our results propose that SCFAs regulates early neural system development. This might be relevant for a putative 'maternal gut-fetal brain-axis'. Cover Image for this issue: doi: 10.1111/jnc.14761.
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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) | 0,002 | 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 ».