Intestinal Inflammation Induced by Soybean Meal Ingestion Increases Intestinal Permeability and Neutrophil Turnover Independently of Microbiota in Zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Intestinal inflammation is a condition shared by several intestinal chronic diseases, such as Crohn's disease and ulcerative colitis, with severely detrimental consequences in the long run. Current mammalian models have considerably increased understanding of this pathological condition, highlighting the fact that, in most of the cases, it is a highly complex and multifactorial problem and difficult to deal with. Thus, there is an increasingly evident need for alternative animal models that could offer complementary approaches that have not been exploited in rodents, thereby contributing to a different view on the disease. Here, we report the effects of a soybean meal-induced intestinal inflammation model on intestinal integrity and function as well as on neutrophil recruitment and microbiota composition in zebrafish. We find that the induced intestinal inflammation process is accompanied by an increase in epithelial permeability in addition to changes in the mRNA levels of different tight junction proteins. Conversely, there was no evidence of damage of epithelial cells nor an increase in their proliferation. Of note, our results show that this intestinal inflammatory model is induced independently of the presence of microbiota. On the other hand, this inflammatory process affects intestinal physiology by decreasing protein absorption, increasing neutrophil replacement, and altering microbiota composition with a decrease in the diversity of cultivable bacteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».