Microbe-Immune Crosstalk: Evidence That T Cells Influence the Development of the Brain Metabolome
Notice bibliographique
Résumé
Cross-talk between the immune system and the brain is essential to neuronal development, neuronal excitability, neuroplasticity, and neurotransmission. Gut microbiota are essential to immune system development and immune function; hence, it is essential to consider more broadly the microbiota-immune-brain axis in neurodevelopment. The gut, brain, and microbial metabolomes obtained from C57Bl/6 and T-cell-deficient mice across four developmental timepoints (postnatal day 17, 24, 28, and 84) were studied by 1H NMR spectroscopy. 16S rRNA gene sequencing was performed on cecal and fecal samples. In the absence of T-cells, the developmental trajectory of the gut microbiota and of the host’s metabolic profile was altered. The novel insights from this work include (1) the requirement of functional T-cells for the normal trajectory of microbiotal development and the metabolic maturation of the supra-organism, (2) the potential role for Muribaculaceae taxa in modulating the cecal availability of metabolites previously implicated with a role in the gut-brain axis in T-cell deficient mice, and (3) the impact of T-cell-deficiency on central levels of neuroactive metabolites.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».