Gut microbiome is linked to functions of peripheral immune cells in transition cows during excessive lipolysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Postpartum dairy cows experiencing excessive lipolysis are prone to severe immunosuppression. Despite the extensive understanding of the gut microbial regulation of host immunity and metabolism, its role during excessive lipolysis in cows is largely unknown. Herein, we investigated the potential links between the gut microbiome and postpartum immunosuppression in periparturient dairy cows with excessive lipolysis using single immune cell transcriptome, 16S amplicon sequencing, metagenomics, and targeted metabolomics. Results The use of single-cell RNA sequencing identified 26 clusters that were annotated to 10 different immune cell types. Enrichment of functions of these clusters revealed a downregulation of functions in immune cells isolated from a cow with excessive lipolysis compared to a cow with low/normal lipolysis. The results of metagenomic sequencing and targeted metabolome analysis together revealed that secondary bile acid (SBA) biosynthesis was significantly activated in the cows with excessive lipolysis. Moreover, the relative abundance of gut Bacteroides sp. OF04 − 15BH , Paraprevotella clara , Paraprevotella xylaniphila , and Treponema sp. JC4 was mainly associated with SBA synthesis. The use of an integrated analysis showed that the reduction of plasma glycolithocholic acid and taurolithocholic acid could contribute to the immunosuppression of monocytes (CD14 + MON) during excessive lipolysis by decreasing the expression of GPBAR1 . Conclusions Our results suggest that alterations in the gut microbiota and their functions related to SBA synthesis suppressed the functions of monocytes during excessive lipolysis in transition dairy cows. Therefore, we concluded that altered microbial SBA synthesis during excessive lipolysis could lead to postpartum immunosuppression in transition cows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».