Canine Mucosal Artificial Colon: development of a new colonic in vitro model adapted to dog sizes
Notice bibliographique
Résumé
Differences in dog breed sizes are an important determinant of variations in digestive physiology, mainly related to the large intestine. In vitro gut models are increasingly used as alternatives to animal experiments for technical, cost, societal, and regulatory reasons. Up to now, only one in vitro model of the canine colon incorporates the dynamics of different canine gut regions, yet no adaptations exist to reproduce size-related digestive parameters. To address this limitation, we developed a new model of the canine colon, the CANIne Mucosal ARtificial COLon (CANIM-ARCOL), simulating main physiochemical (pH, transit time, anaerobiosis), nutritional (ileal effluent composition), and microbial (lumen and mucus-associated microbiota) parameters of this ecosystem and adapted to three dog sizes (i.e., small under 10 kg, medium 10-30 kg, and large over 30 kg). To validate the new model regarding microbiota composition and activities, in vitro fermentations were performed in bioreactors inoculated with stools from 13 dogs (4 small, 5 medium, and 4 large). After a stabilization period, microbiota profiles clearly clustered depending on dog size. Bacteroidota and Firmicutes abundances were positively correlated with dog size both in vitro and in vivo, while opposite trends were observed for Actinobacteria and Proteobacteria. As observed in vivo, microbial activity also increased with dog size in vitro, as evidenced from gas production, short-chain fatty acids, ammonia, and bile acid dehydroxylation. In line with the 3R regulation, CANIM-ARCOL could be a relevant platform to assess bilateral interactions between food and pharma compounds and gut microbiota, capturing inter-individual or breed variabilities. KEY POINTS: • CANIM-ARCOL integrates main canine physicochemical and microbial colonic parameters • Gut microbiota associated to different dog sizes is accurately maintained in vitro • The model can help to move toward personalized approach considering dog body weight.
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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 | 0,001 | 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 ».