Probiotic Interventions Alleviate Food Allergy Symptoms Correlated With Cesarean Section: A Murine Model
Notice bibliographique
Résumé
Delivery by cesarean section (CS) is linked to an increased incidence of food allergies in children and affects early gut microbiota colonization. Furthermore, emerging evidence has connected disordered intestinal microbiota to food allergies. Here, we investigated the impact of CS on a rat model for food allergy to ovalbumin (OVA). Rats delivered by CS were found to be more responsive to OVA sensitization than vaginally born ones, displaying a greater reduction in rectal temperature upon challenge, worse diarrhea, and higher levels of OVA-specific antibodies and histamine. 16S rRNA sequencing of feces revealed reduced levels of Lactobacillus and Bifidobacterium in the CS rats. Preventative supplementation with a probiotic combination containing Lactobacillus and Bifidobacterium could protect CS rats against an allergic response to OVA, indicating that the microbiota dysbiosis contributes to CS-related response. Additionally, probiotic intervention early in life might help to rebuild aberrant Th2 responses and tight junction proteins, both of which have been linked to CS-related high allergic reactions. Taken together, this study shows that disordered intestinal microbiota plays an essential role in the pathogenesis of food allergy mediated by CS. More importantly, interventions that modulate the microbiota composition in early life are therapeutically relevant for CS-related food allergies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».