Effects of Probiotic Supplementation on Short Chain Fatty Acids in the AppNL–G–F Mouse Model of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The intestinal microbiota and its metabolites, particularly short-chain fatty acids (SCFAs), have been implicated in immune function, host metabolism, and even behavior. Objective: This study was performed to investigate whether probiotic administration influences levels of intestinal microbiota and their metabolites in a fashion that may attenuate brain changes in a mouse model of Alzheimer’s disease (AD). Methods: C57BL/6 wild-type (WT) mice were compared to AppNL–G–F mice. The animals were treated with either vehicle or probiotic (VSL#3) for 8 weeks. Fecal microbiome analysis along with Aβ, GFAP, Iba-1, c-Fos, and Ki-67 immunohisto-chemistry was done. SCFAs were analyzed in serum and brains using UPLC-MS/MS. Results: Probiotic (VSL#3) supplementation for 2 months resulted in altered microbiota in both WT and AppNL–G–F mice. An increase in serum SCFAs acetate, butyrate, and lactate were found in both genotypes following VSL#3 treatment. Propionate and isobutyrate were only increased in AppNL–G–F mice. Surprisingly, VSL#3 only increased lactate and acetate in brains of AppNL–G–F mice. No significant differences were observed between vehicle and VSL#3 fed AppNL–G–F hippocampal immunoreactivities of Aβ, GFAP, Iba-1, and Ki-67. However, hippocampal c-Fos staining increased in VSL#3 fed AppNL–G–F mice. Conclusion: These data demonstrate intestinal dysbiosis in the AppNL–G–F mouse model of AD. Probiotic VSL#3 feeding altered both serum and brain levels of lactate and acetate in AppNL–G–F mice correlating with increased expression of the neuronal activity marker, c-Fos.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».