Creating a More Perfect Union: Modeling Intestinal Bacteria-Epithelial Interactions Using Organoids
Notice bibliographique
Résumé
Intestinal organoids have become indispensable tools for many gastrointestinal researchers, advancing their studies of nontransformed intestinal epithelial cells, and their roles in an array of diseases, including inflammatory bowel disease and colon cancer. In many cases. these diseases, as well as many enteric infections, reflect pathogenic interactions between bacteria and the gut epithelium. The complexity of studying this microbe-epithelial interface in vivo has led to significant focus on modeling this cross-talk using organoid models. Considering how quickly the organoid field is advancing, it can be difficult to keep up to date with the latest techniques, as well as their respective strengths and weaknesses. This review addresses the advantages of using organoids derived from adult stem cells and the recently identified differences that biopsy location and patient age can have on organoids and their interactions with microbes. Several approaches to introducing bacteria in a relevant (apical) manner (ie, microinjecting 3-dimensional spheroids, polarity-reversed organoids, and 2-dimensional monolayers) also are addressed, as are the key readouts that can be obtained using these models. Lastly, the potential for new approaches, such as air-liquid interface, to facilitate studying bacterial interactions with important but understudied epithelial subsets such as goblet cells and their products, is evaluated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».