MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015339288 · doi:10.1101/2020.04.09.034165

Friend or foe? Effects of host immune activation on the transient gut microbiome in the caterpillar <i>Manduca sexta</i>

2020· preprint· en· W3015339288 sur OpenAlexafffund
Laura E. McMillan, Shelley A. Adamo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésManduca sextaImmune systemBiologyMicrobiomeImmunologyImmunityGut floraGut bacteriaManducaBacteriaInnate immune systemHost (biology)HemolymphMicrobiologyInsectEcologyBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT For many animals the gut microbiome plays an essential role in immunity and digestion. However, certain animals, such as the caterpillar Manduca sexta , do not have a resident gut microbiome. Although these animals do have bacteria that pass through their gut from their natural environment, the absence of such bacteria does not reduce growth or survival. We hypothesized that Manduca sexta would sterilize their gut as a protective measure against secondary infection when faced with a gut infection, or exposure to heat-killed bacteria in the blood (hemolymph). However, we found that gut sterilization did not occur during either type of immune challenge, i.e. bacterial numbers did not decrease. By examing the pattern of immune-related gene expression, gut pH, live bacterial counts, and weight change (as a measure of sickness behaviour), we found evidence for physiological trade-offs between between regulating the microbiome and defending against systemic infections. Caterpillars exposed to both gut pathogens and a systemic immune challenge had higher numbers of bacteria in their gut than caterpillars exposed to a single challenge. Following a principal component analysis, we found that the response patterns following an oral challenge, systemic challenge or dual challenge were unique. Our results suggest that the immune response for each challenge resulted in a different configuration of the immunophysiological network. We hypothesize that these different configurations represent different resolutions of physiological trade-offs based on the immune responses needed to best protect against the present immune challenges. SUMMARY STATEMENT This paper investigates the strategies that animals may use to regulate their microbiome during infection.

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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetViral Infections and VectorsTravaux en français237 207