Dysfunction of Foxp3+ Regulatory T Cells Induces Dysbiosis of Gut Microbiota via Aberrant Binding of Immunoglobulins to Microbes in the Intestinal Lumen
Notice bibliographique
Résumé
Foxp3+ regulatory T (Treg) cells prevent excessive immune responses against dietary antigens and commensal bacteria in the intestine. Moreover, Treg cells contribute to the establishment of a symbiotic relationship between the host and gut microbes, partly through immunoglobulin A. However, the mechanism by which Treg cell dysfunction disturbs the balanced intestinal microbiota remains unclear. In this study, we used Foxp3 conditional knockout mice to conditionally ablate the Foxp3 gene in adult mice and examine the relationship between Treg cells and intestinal bacterial communities. Deletion of Foxp3 reduced the relative abundance of Clostridia, suggesting that Treg cells have a role in maintaining Treg-inducing microbes. Additionally, the knockout increased the levels of fecal immunoglobulins and immunoglobulin-coated bacteria. This increase was due to immunoglobulin leakage into the gut lumen as a result of loss of mucosal integrity, which is dependent on the gut microbiota. Our findings suggest that Treg cell dysfunction leads to gut dysbiosis via aberrant antibody binding to the intestinal microbes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».