Prebiotic, Probiotic, and Synbiotic Consumption Alter Behavioral Variables and Intestinal Permeability and Microbiota in BTBR Mice
Notice bibliographique
Résumé
Given that prebiotics have been shown to improve gut microbiota composition, gastrointestinal symptoms and select behaviors in autism spectrum disorder (ASD), we hypothesized that prebiotic supplementation would improve sociability, communication, and repetitive behaviors in a murine model of ASD. We also examined the effect of a synbiotic (probiotic + prebiotic). Juvenile male BTBR mice were randomized to: (1) control; (2) probiotic (1 × 1010 CFU/d Lactobacillus reuteri RC-14®; now known as Limosilactobacillus reuteri); (3) prebiotic (10% oligofructose-enriched inulin); (4) prebiotic + probiotic (n = 12/group) administered through food for 3 weeks. Sociability, communication, repetitive behavior, intestinal permeability and gut microbiota were assessed. Probiotic and symbiotic treatments improved sociability (92 s and 70 s longer in stranger than empty chamber) and repetitive behaviors (50% lower frequency), whereas prebiotic intake worsened sociability (82 s less in stranger chamber) and increased the total time spent self-grooming (96 s vs. 80 s CTR), but improved communication variables (4.6 ms longer call duration and 4 s higher total syllable activity). Mice consuming probiotics or synbiotics had lower intestinal permeability (30% and 15% lower than CTR). Prebiotic, probiotic, and symbiotic treatments shifted gut microbiota to taxa associated with improved gut health. L.reuteri may help alleviate ASD behavioral symptom severity and improve gut health. The potential use of prebiotics in an ASD population warrants further research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».