Role of mucus-bacteria interactions in Enterotoxigenic Escherichia coli (ETEC) H10407 virulence and interplay with human microbiome
Notice bibliographique
Résumé
The intestinal mucus layer has a dual role in human health constituting a well-known microbial niche that supports gut microbiota maintenance but also acting as a physical barrier against enteric pathogens. Enterotoxigenic Escherichia coli (ETEC), the major agent responsible for traveler's diarrhea, is able to bind and degrade intestinal mucins, representing an important but understudied virulent trait of the pathogen. Using a set of complementary in vitro approaches simulating the human digestive environment, this study aimed to describe how the mucus microenvironment could shape different aspects of the human ETEC strain H10407 pathophysiology, namely its survival, adhesion, virulence gene expression, interleukin-8 induction and interactions with human fecal microbiota. Using the TNO gastrointestinal model (TIM-1) simulating the physicochemical conditions of the human upper gastrointestinal (GI) tract, we reported that mucus secretion and physical surface sustained ETEC survival, probably by helping it to face GI stresses. When integrating the host part in Caco2/HT29-MTX co-culture model, we demonstrated that mucus secreting-cells favored ETEC adhesion and virulence gene expression, but did not impede ETEC Interleukin-8 (IL-8) induction. Furthermore, we proved that mucosal surface did not favor ETEC colonization in a complex gut microbial background simulated in batch fecal experiments. However, the mucus-specific microbiota was widely modified upon the ETEC challenge suggesting its role in the pathogen infectious cycle. Using multi-targeted in vitro approaches, this study supports the major role played by mucus in ETEC pathophysiology, opening avenues in the design of new treatment strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».