Effects of Probiotic Supplementation on Short Chain Fatty Acids in the <i>App</i> <sup> <i>NL</i> - <i>G</i> - <i>F</i> </sup> Mouse Model of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The intestinal microbiota and its metabolites, particularly short-chain fatty acids (SCFAs), have been implicated in immune function, host metabolism, and even behavior. OBJECTIVE: This study was performed to investigate whether probiotic administration influences levels of intestinal microbiota and their metabolites in a fashion that may attenuate brain changes in a mouse model of Alzheimer's disease (AD). METHODS: C57BL/6 wild-type (WT) mice were compared to AppNL-G-Fmice. The animals were treated with either vehicle or probiotic (VSL#3) for 8 weeks. Fecal microbiome analysis along with Aβ, GFAP, Iba-1, c-Fos, and Ki-67 immunohistochemistry was done. SCFAs were analyzed in serum and brains using UPLC-MS/MS. RESULTS: Probiotic (VSL#3) supplementation for 2 months resulted in altered microbiota in both WT and AppNL-G-Fmice. An increase in serum SCFAs acetate, butyrate, and lactate were found in both genotypes following VSL#3 treatment. Propionate and isobutyrate were only increased in AppNL-G-Fmice. Surprisingly, VSL#3 only increased lactate and acetate in brains of AppNL-G-Fmice. No significant differences were observed between vehicle and VSL#3 fed AppNL-G-Fhippocampal immunoreactivities of Aβ, GFAP, Iba-1, and Ki-67. However, hippocampal c-Fos staining increased in VSL#3 fed AppNL-G-Fmice. CONCLUSION: These data demonstrate intestinal dysbiosis in the AppNL-G-Fmouse model of AD. Probiotic VSL#3 feeding altered both serum and brain levels of lactate and acetate in AppNL-G-Fmice correlating with increased expression of the neuronal activity marker, c-Fos.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».