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Enregistrement W4290693700 · doi:10.1080/19490976.2022.2108281

A single cell survey of the microbial impacts on the mouse small intestinal epithelium

2022· article· en· W4290693700 sur OpenAlexafffund
Derek K.L. Tsang, Ryan J. Wang, Oliver De, Arshad Ayyaz, Elisabeth G. Foerster, Giuliano Bayer, Shawn Goyal, Daniel Trcka, Bibaswan Ghoshal, Jeffrey L. Wrana, Stephen E. Girardin, Dana J. Philpott

Notice bibliographique

RevueGut Microbes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of CalgaryMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyIntestinal epitheliumCell biologyEpitheliumPaneth cellCrosstalkCellIntestinal mucosaTranscriptomeHomeostasisGut floraSignal transductionImmunologyGene expressionGeneGeneticsSmall intestineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small intestinal epithelial barrier inputs signals from the gut microbiota in order to balance physiological inflammation and tolerance, and to promote homeostasis. Understanding the dynamic relationship between microbes and intestinal epithelial cells has been a challenge given the cellular heterogeneity associated with the epithelium and the inherent difficulty of isolating and identifying individual cell types. Here, we used single-cell RNA sequencing of small intestinal epithelial cells from germ-free and specific pathogen-free mice to study microbe-epithelium crosstalk at the single-cell resolution. The presence of microbiota did not impact overall cellular composition of the epithelium, except for an increase in Paneth cell numbers. Contrary to expectations, pattern recognition receptors and their adaptors were not induced by the microbiota but showed concentrated expression in a small proportion of epithelial cell subsets. The presence of the microbiota induced the expression of host defense- and glycosylation-associated genes in distinct epithelial cell compartments. Moreover, the microbiota altered the metabolic gene expression profile of epithelial cells, consequently inducing mTOR signaling thereby suggesting microbe-derived metabolites directly activate and regulate mTOR signaling. Altogether, these findings present a resource of the homeostatic transcriptional and cellular impact of the microbiota on the small intestinal epithelium.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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