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Enregistrement W3007120055 · doi:10.1093/jcag/gwz047.051

A52 BUTYRATE SUPPLEMENTATION AMELIORATES DAMAGE CAUSED BY ENTERIC CITROBACTER RODENTIUM INFECTION

2020· article· en· W3007120055 sur OpenAlexaff
Larissa Sbaglia Celiberto, Genelle R. Healey, Jimin Xu, Lijun Xia, Bruce A. Vallance

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensBC Children's HospitalMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitrobacter rodentiumMucusButyrateMicrobiologyInflammationBiologyMedicineImmunologyGastroenterologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with inflammatory bowel disease (IBD) often display a dysbiotic microbiome as well as a defective intestinal mucus layer, which appears thinner and more penetrable than the mucus layer of healthy subjects. Tributyrin (TB), a prodrug of butyric acid, has shown beneficial effects in models of IBD due to its anti-inflammatory effects. We previously showed that mice lacking the major intestinal mucin Muc2 (Muc2-/-) or lacking the “Core1” enzyme responsible for glycosylating Muc2 (C1galt1-/-) were highly susceptible to infection by Citrobacter rodentium, a murine model of intestinal inflammation. Aims The study explored the role of gut mucus in providing host defense against C. rodentium, as well as the effects of TB supplementation in the prevention of mucosal damage in this model. Methods Six to ten week old wildtype (WT), Muc2-/-, flox control (C1galt1f/f) and C1galt1-/- mice were infected with C. rodentium (∼2.5 × 108 CFU) by oral gavage. For TB supplementation experiments, mice received 100µL of TB or glycerol as a control by oral gavage every other day starting on day 1 post infection. Mice were monitored daily throughout the experiment and were euthanized at day 6 of infection. Several tissues of interest were collected to verify bacterial colonization in the gut and at systemic sites as well as histological tissue damage. Cecal contents were collected for the analysis of short chain fatty acids, while blood was collected by cardiac puncture after oral gavage with FITC-dextran to measure intestinal permeability. Results While WT and C1galt1f/f mice were only modestly susceptible to C. rodentium infection, Muc2-/- and C1galt1-/- mice displayed dramatically (100 fold) increased pathogen burdens, significantly greater intestinal macroscopic and histopathology scores, and heightened barrier disruption as compared to controls. Moreover, Muc2-/- and C1galt1-/- mice showed significantly lower levels of butyric acid as compared to control mice under baseline conditions. Interestingly, when supplemented with TB, Muc2-/- and C1galt1-/- proved less susceptible to C. rodentium infection, as indicated by reduced weight loss and clinical signs of colitis, while pathogen burdens were greatly reduced as was histological tissue damage, and epithelial barrier dysfunction. The same protection was conferred when TB was administered as a dietary supplementation, thus confirming its beneficial effect in protecting mice against C. rodentium infection. Conclusions These findings demonstrate that intestinal mucus controls host susceptibility to C. rodentium infection via control over butyrate levels, and highlight the need to explore the mechanisms by which gut mucus modulates the resident microbiota and its metabolites. Funding Agencies CCC, CIHR

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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