A low-cost, easy-to-use prototype bioreactor model for the investigation of human gut microbiota: validation using a prebiotic treatment
Notice bibliographique
Résumé
In vitro gut models allow for the study of the impact of molecules on human gut microbiota composition and function without the implication of the host. However, current models, such as the Simulator of Human Intestinal Microbial Ecosystem (SHIME®), are expensive, time-consuming, and require specialized personnel. Homemade in vitro models that lessen these issues have limited evidence of their humanlike functionality. In this study, we present the development of a low-cost and easy-to-use bioreactor with the proven functionality of human microbiota. In our model, we evaluated the capability of replicating human gut microbiota growth and the response of the human bacterial community to a prebiotic, resistant starch, particularly resistant starch type 2 (RS2). Our bioreactor produced an environment that was stable for pH, temperature, and anaerobic conditions. The bioreactor consistently cultivated bacterial communities over a 48 h time period, replicating the composition of the gut microbiota and the associated metabolite production response to RS2, in line with prior human studies. In response to the RS2 prebiotic, we observed an increase in Bifidobacterium adolescentis and Bifidobacterium faecale and an increase in the production of the short-chain fatty acids such as acetate, propionate, and isobutyrate. Taken together, these data demonstrate that our low-cost and user-friendly prototype bioreactor model provides a favorable environment for the growth of human gut microbiota and can mimic its response to a prebiotic.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».