Food allergy prevention in progeny by prebiotics supplementation during pregnancy in a preclinical study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Food allergies (FAs) are associated with alterations in the gut microbiota, epithelial barrier and immune tolerance. These dysfunctions are observed in the first month of life, revealing that early intervention is crucial for disease prevention. Nutritional strategies such as prebiotics may reduce FAs in children. Indeed some prebiotics such as galacto-oligosaccharides (GOS) and inulin are able to induce tolerance, epithelial barrier reinforcementand gut microbiota modulation, but the ideal period for intervention is unknown. Herein, we investigated whether GOS/inulin supplementation during gestation could protect progeny against FAs in mice. Methods: The mothers received a control diet or an enriched diet with GOS/inulin exclusively during the pregnancy. At the weaning, pups were intraperitoneally sensitized and orally challenged with a wheat allergen. After the challenge pups symptoms were evaluated and we analyzed allergic and tolerogenic parameters. Moreover, mothers and pups fecal microbiota and short chain fatty acids (SCFAs) were analyzed throughout the protocol. Results: We demonstrated that prebiotics supplementation induced a strong restructuration of the fecal microbiota of mice toward beneficial strains during gestation and partially during mid-lactation. This specific microbiota was transferred to pups and maintained to adulthood. Moreover, B and T regulator subsets were increased in pups born from supplemented mothers, inducing a tolerogenic environment and protecting them against FAs. Conclusions: Our study demonstrates that prebiotics supplementation during pregnancy induces on the offspring a tolerogenic environment and a microbial imprint, leading to a reduction of FA development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».