Alterations in fecal β-defensin-3 secretion as a marker of instability of the gut microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Compositional changes in the microbiota (dysbiosis) may be a basis for Irritable Bowel Syndrome (IBS), but biomarkers are currently unavailable to direct microbiota-directed therapy. We therefore examined whether changes in fecal β-defensin could be a marker of dysbiosis in a murine model. Experimental dysbiosis was induced using four interventions relevant to IBS: a mix of antimicrobials, westernized diets (high-fat/high-sugar and high salt diets), or mild restraint stress. Fecal mouse β-defensin-3 and 16S rRNA-based microbiome profiles were assessed at baseline and during and following these interventions. Each intervention, except for mild restraint stress, altered compositional and diversity profiles of the microbiota. Exposure to antimicrobials or a high-fat/high-sugar diet, but not mild restraint stress, resulted in decreased fecal β-defensin-3 compared to baseline. In contrast, exposure to the high salt diet increased β-defensin-3 compared to baseline. Mice exposed to the mix of antimicrobials showed the largest compositional changes and the most significant correlations between β-defensin-3 levels and bacterial diversity. The high salt diet was also associated with significant correlations between changes in β-defensin-3 and bacterial diversity, and this was not accompanied by discernible inflammatory changes in the host. Thus, dietary change or antimicrobial exposure, both recognized factors in IBS exacerbations, induced marked dysbiosis that was accompanied by changes in fecal β-defensin-3 levels. We propose that serial monitoring of fecal β-defensins may serve as a marker of dysbiosis and help identify those IBS patients who may benefit from microbiota-directed therapeutic interventions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».