Modulation of Zebrafish (Danio rerio) Intestinal Mucosal Barrier Function Fed Different Postbiotics and a Probiotic from Lactobacilli
Notice bibliographique
Résumé
It is generally accepted that microbes play a critical role in maintaining gut barrier function, making them ideal to target in order to mitigate the effects of intestinal diseases such as inflammatory bowel disease with specialist supplementations such as probiotic or postbiotic preparations. In this study, specific strains of Lactobacillus helvictus both live and inactivated and Lactobacillus plantarum inactivated were fed to zebrafish at an inclusion level of 6 × 106 cells/g in order to assess the effects on gut barrier function and protection. Taken together, our results indicate that dietary administration of pro- or postbiotics strengthens the gut barrier function and innate immunity of healthy zebrafish in a strain-specific and process-dependent way. With some differences in the response intensity, the three treatments led to increased intestinal villi length and proportion of IELs, reinforcement of the GC population and up-regulated expression of biomarkers of AMP production and tight junction zona-occludin 2a (zo-2a). In addition, LPPost had an impact on the adaptive immune response, and we hypothesized that it conferred the potential to drive Th17/ILC3 immunity, as suggested by its effect on the gene expression of il22, of different AMPs, and the expression of zo2a. Moreover, LPPost showed the potential to drive Th1/ILC1-like immunity, with a higher percentage of CD8+ cells and higher ifnγ gene expression. In summary, the use of inactivated Lactobacilli species in this study represented a promising strategy for improving barrier function and regulating the immune fate of the intestinal mucosa in a strain-specific way.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».