Neural control of redox response and microbiota-triggered inflammation in Drosophila gut
Notice bibliographique
Résumé
Background The neural system plays a critical role in controlling gut immunity, and the gut microbiota contributes to this process. However, the roles and mechanisms of gut-brain-microbiota interactions remain unclear. To address this issue, we employed Drosophila as a model organism. We have previously shown that NP3253 neurons, which are connected to the brain and gut, are essential for resistance to oral bacterial infections. Here, we aimed to investigate the role of NP3253 neurons in the regulation of gut immunity. Methods We performed RNA-seq analysis of the adult Drosophila gut after genetically inactivating the NP3253 neurons. Flies were reared under oral bacterial infection and normal feeding conditions. In addition, we prepared samples under germ-free conditions to evaluate the role of the microbiota in gut gene expression. We knocked down the genes regulated by NP3253 neurons and examined their susceptibility to oral bacterial infections. Results We found that immune-related gene expression was upregulated in NP3253 neuron-inactivated flies compared to the control. However, this upregulation was abolished in axenic flies, suggesting that the immune response was abnormally activated by the microbiota in NP3253 neuron-inactivated flies. In addition, redox-related gene expression was downregulated in NP3253 neuron-inactivated flies, and this downregulation was also observed in axenic flies. Certain redox-related genes were required for resistance to oral bacterial infections, suggesting that NP3253 neurons regulate the redox responses for gut immunity in a microbiota-independent manner. Conclusion These results show that NP3253 neurons regulate the appropriate gene expression patterns in the gut and contribute to maintain homeostasis during oral infections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».