Antibiotic use during pregnancy is linked to offspring gut microbial dysbiosis, barrier disruption, and altered immunity along the gut–lung axis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antibiotic use during pregnancy is associated with increased asthma risk in children. Since approximately 25% of women use antibiotics during pregnancy, it is important to identify the pathways involved in this phenomenon. We investigate how mother‐to‐offspring transfer of antibiotic‐induced gut microbial dysbiosis influences immune system development along the gut–lung axis. Using a mouse model of maternal antibiotic exposure during pregnancy, we immunophenotyped offspring in early life and after asthma induction. In early life, prenatal‐antibiotic exposed offspring exhibited gut microbial dysbiosis, intestinal inflammation (increased fecal lipocalin‐2 and IgA), and dysregulated intestinal ILC3 subtypes. Intestinal barrier dysfunction in the offspring was indicated by a FITC‐dextran intestinal permeability assay and circulating lipopolysaccharide. This was accompanied by increased T‐helper (Th)17 cell percentages in the offspring's blood and lungs in both early life and after allergy induction. Lung tissue additionally showed increased percentages of RORγt T‐regulatory (Treg) cells at both time points. Our investigation of the gut–lung axis identifies early‐life gut dysbiosis, intestinal inflammation, and barrier dysfunction as a possible developmental programming event promoting increased expression of RORγt in blood and lung CD4 + T cells that may contribute to increased asthma risk.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».