Temporal transcriptional, metabolic, and functional re-programming of THP-1 macrophages by the <i>Lactobacillus rhamnosus</i> R0011 secretome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Macrophage responses to activation are fluid and dynamic and their ability to respond appropriately to subsequent challenge is integral to host defence. Recent evidence suggests that bacteria influence macrophage differentiation and subsequent polarization into pro-inflammatory (M1) and immunoregulatory (M2) phenotypes through direct interactions. However, many questions surround indirect communication mechanisms mediated through secretomes derived from gut bacteria, such as lactobacilli. We examined the effects of secretome-mediated conditioning on macrophage phenotype, focusing on the ability of the Lactobacillus rhamnosus R0011 secretome (LrS) to drive macrophage polarization and to prime responses to subsequent challenge with lipopolysaccharide (LPS). Transcriptional profiling revealed increased M2-associated gene transcription (IL10R, CD36, CD163, TLR1, and TLR8) in response to LrS conditioning. Cytokine and chemokine profiling confirmed these results, indicating increased M2-associated chemokine and cytokine production (IL-10, CCL1, 17, 20, CXCL1 and 2). Metabolite utilization assays indicated diminished reliance on glycolysis for energy generation, coupled with increased phagocytic capacity, characteristics of functional M2 activity. LPS challenge of LrS-conditioned THP-1s revealed heightened responsiveness, indicative of innate immune priming. Overall, the LrS conditions THP-1s into M2 macrophages and primes responses to subsequent LPS challenge. Secretome conditioning of macrophages to respond robustly to inflammatory challenge within an M2 phenotype is an uncharacterized and potentially important route through which lactobacilli can train innate immunity.
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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) | 0,001 | 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 ».