Early life exposure to Streptococcus pneumonia has sex-specific long-term impact on inflammatory responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Lung microbiota plays a central role in health and disease development. Recently, recurrent viral infections in preschool age children were associated with lung microbiota carriage of Streptococcus pneumonia (SP). In addition, immune development and inflammatory responses have sexual dimorphism, but it is still controversial whether there is sex-specific microbiota composition. OBJECTVE Given that immune development occurs early in life, the objective of this project is to evaluate the consequences of early life lung microbiota alteration by SP exposure on inflammatory response later in life. METHODS Neonatal Brown Norway rats were exposed to SP via intranasal administration (sub inflammatory dose). Lung microbiota was assessed until weaning age (21 days old), using v3–v4 16S rRNA sequencing. At 8 weeks old (post-puberty), rats were infected with LPS and their inflammatory responses were assessed 24h post using bronchoalveolar lavage (BAL). RESULTS Early life exposure to SP reduced lung microbiota diversity and impacted its constitution until weaning age. Although control females exposed to LPS had higher inflammatory response than control males, early life exposure to SP significantly reduced BAL inflammatory cell recruitment in females but not in SP-males. Opposingly, in SP-males, the inflammatory response shifted from a neutrophilic response to a more eosinophilic inflammation. CONCLUSION Early life exposure to SP modulated both lung microbiota and immune responses later in life. The sex-specific immune modulation by lung microbiota composition in early life could have large implication for many inflammatory diseases presenting sexual bias. Supported by grants from Quebec Health Research Network and Fondation IUCPQ (Quebec, Canada).
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».