Maternal humoral factors modulate offspring gut immune homeostasis to mitigate diabetes development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental risk factors possess the potential to modulate the pathogenesis of type I diabetes (T1D). Foremost among these factors are early life influences impacting the gastrointestinal (GI) tract. During infancy, both the microbiota and immune system are influenced by maternal factors contributing to key events in the neonatal GI tract. Despite the well-known importance of maternal factors on infant immune development, whether maternal immune dysregulation and dysbiosis can perpetuate the same in offspring remains largely unknown. To explore how these maternal factors impact offspring disease development, we used IgA-deficiency induced maternal dysbiosis in Non-Obese Diabetic (NOD) dams to study T1D development in their progeny. We found that maternal dysbiosis and absence of IgA led to changes in IgA-sufficient offspring immune development resulting in heightened GI immune activity. Maternal dysbiosis also contributed to altered microbiome establishment in progeny, such that pups exhibited reduced colonic abundance of Akkermansia muciniphila and Clostridoides difficile . In adulthood, these mice exhibited a lowered incidence of T1D. This protection was replicated by fostering high incidence offspring to dysbiotic dams, prompting us to propose that altered breast milk composition in dysbiotic dams can influence immune development and microbiome establishment in offspring, contributing to T1D resistance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».