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Enregistrement W4225133104 · doi:10.1097/tp.0000000000004161

Dysbiosis of the Female Murine Gut Microbiome Exacerbates Neutrophil-mediated Vascular Allograft Injury by Affecting Immunoregulation by Acetate

2022· article· en· W4225133104 sur OpenAlexaff
Kevin Rey, Franklin Tam, Winnie Enns, Javaria F. Rahim, Kwestan Safari, Elizabeth Guinto, Thea Van Rossum, Fiona S. L. Brinkman, Jonathan C. Choy

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysbiosisGut microbiomeImmunologyMicrobiomeMedicineGut floraBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The gut microbiota affects immune responses that cause organ transplant rejection, but the mechanisms by which this occurs remain poorly understood. METHODS: We have examined, in a murine model, how disruption of the gut microbiota with antibiotics early in life alters this microbial community later in life to affect immune responses that injure vascular allografts. RESULTS: Analysis of 16S rRNA and whole genome sequencing of the gut microbiota demonstrated that early life disruption of this microbial community with antibiotics caused a reduction in taxa and enzymatic genes involved in the synthesis of acetate, an immunoregulatory metabolite in mice and humans. When allograft vascular injury was examined, early life disruption of the gut microbiota increased neutrophil accumulation and related medial injury of transplanted arteries. Normalizing the gut microbiota by co-housing and oral administration of acetate prevented neutrophil-mediated vascular allograft injury. CONCLUSIONS: Dysbiosis of the gut microbiome that reduces its production of the immunoregulatory metabolite acetate exacerbates neutrophil-mediated allograft vascular injury.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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