Selective Probiotic Treatment Positively Modulates the Microbiota–Gut–Brain Axis in the BTBR Mouse Model of Autism
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown promise for the use of probiotics in modulating behaviour through the microbiota–gut–brain axis. In the present study, we assessed the impact of two probiotic strains in mitigating autism-related symptomology in the BTBR T+ Itpr3tf/J mouse model of autism spectrum disorder (ASD). Male juvenile BTBR mice were randomized into: (1) control, (2) Lr probiotic (1 × 109 CFU/mL Lacticaseibacillus rhamnosus HA-114), and (3) Ls probiotic groups (1 × 109 CFU/mL Ligilactobacillus salivarius HA-118) (n = 18–21/group), receiving treatments in drinking water for 4 weeks. Gut microbiota profiling by 16S rRNA showed Lr, but not Ls supplementation, to increase microbial richness and phylogenetic diversity, with a rise in potential anti-inflammatory and butyrate-producing taxa. Assessing serum and brain metabolites, Lr and Ls supplementation produced distinct metabolic profiles, with Lr treatment elevating concentrations of potentially beneficial neuroactive compounds, such as 5-aminovaleric acid and choline. As mitochondrial dysfunction is often observed in ASD, we assessed mitochondrial oxygen consumption rates in the prefrontal cortex and hippocampus. No differences were observed for either treatment. Both Lr and Ls treatment reduced behavioural deficits in social novelty preference. However, no changes in hyperactivity, repetitive behaviour, and sociability were observed. Results show Lr to impart positive changes along the microbiota–gut–brain axis, exhibiting beneficial effects on selected behaviour, gut microbial diversity, and metabolism in BTBR mice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».