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Enregistrement W4212940128 · doi:10.1093/jcag/gwab049.012

A13 GUT MICROBIOTA MODULATES CGRP PRODUCTION BY DRG NEURONS IN FEMALE MICE

2022· article· en· W4212940128 sur OpenAlexaff
Julien Pujo, Giada De Palma, Jianping Lu, Stephen M. Collins, P Bercík

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapsaicinVisceral painSubstance PCalcitonin gene-related peptideStimulationInternal medicineEndocrinologyAgonistGut floraTRPV1NociceptionReceptorBiologyMedicineNeuropeptideTransient receptor potential channelImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Abdominal pain is a common complaint in patients with chronic gastrointestinal disorders. Accumulating evidence suggests that gut microbiota is an important determinant of gut function, including visceral sensitivity. Germ-free (GF) mice have been shown to display visceral hypersensitivity, which normalizes after colonization. Thus, gut microbiota is involved in the regulation of gut nociception but the underlying mechanisms remain poorly understood. Aims To investigate the role of gut microbiota in abdominal pain. Methods Method: Adult female and male conventionally raised (SPF) or GF mice were used. Their visceral sensitivity was assessed by visceromotor responses to colorectal distension, at baseline (vehicle: Tween 80 10%, Ethanol 10%, saline 80%) and after intracolonic administration of a TRPV1 agonist capsaicin (30 μg), or a mixture of G-protein coupled receptors agonists (GPCR: bradykinin, histamine and serotonin; 30 μg). Neuronal excitability of dorsal root ganglia (DRG) neurons was assessed by calcium imaging using a fluorescent probe Fluo-4 (1 mM) after stimulation with capsaicin (12.5 nM, 125 nM and 1250 nM) or GPCR agonists (0.3 μM, 3 μM and 30 μM). The neuronal production of substance P (SP) and calcitonin gene-related peptide (CGRP) in response to capsaicin (1250 nM) or GPCR agonists (30 μM) was measured by ELISA. Results At baseline, GF male mice exhibited higher responses to colorectal distension compared to SPF males, while SPF and GF females displayed similar visceral sensitivity. In contrast, both intracolonic capsaicin and GPCR agonists increased visceral sensitivity in GF females compared to SPF females, while responses were comparable in male groups. DRG neuronal activation after stimulation with capsaicin or GPCR agonists was similar in SPF and GF mice of both sexes. While stimulated production of SP by DRG neurons was similar in SPF and GF mice, regardless of sex, the production of CGRP in response to GPCR agonists was higher in GF female than SPF female mice. Conclusions Our data suggest that visceral sensitivity in vivo differs according to the gut microbiota status, sex and the activation of TRPV1 and GPCR pathways. At the level of DRG neurons, the absence of gut microbiota does not affect the neuronal activation or production of SP. However, GPCR agonists-stimulated release of CGRP is higher in GF female compared to SPF female mice. All together, our data demonstrate that the gut microbiota modulates visceral sensitivity by regulating the production of CGRP in the sensory neurons, especially in female mice. Further mechanistic studies are needed to investigate the role of gut microbiota in visceral sensitivity. Funding Agencies CIHR

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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