Network-Based Bioinformatics Highlights Broad Importance of Human Milk Hyaluronan
Notice bibliographique
Résumé
Human milk (HM) is rich in bioactive factors promoting postnatal small intestinal development and maturation of the microbiome. HM is also protective against necrotizing enterocolitis (NEC), a devastating inflammatory condition predominantly affecting preterm infants. The HM glycosaminoglycan, hyaluronan (HA), is present at high levels in colostrum and early milk. Our group has demonstrated that HA with a molecular weight of 35 kDa (HA35) promotes maturation of the murine neonatal intestine and protects against two distinct models of NEC. However, the molecular mechanisms underpinning HA35-induced changes in the developing ileum are unclear. CD-1 mouse pups were treated with HA35 or vehicle control daily, from P7 to P14, and we used network and functional analyses of bulk RNA-seq ileal transcriptomes to further characterize molecular mechanisms through which HA35 likely influences intestinal maturation. HA35-treated pups separated well by principal component analysis, and cell deconvolution revealed increases in stromal, Paneth, and mature enterocyte and progenitor cells in HA35-treated pups. Gene set enrichment and pathway analyses demonstrated upregulation in key processes related to antioxidant and growth pathways, such as nuclear factor erythroid 2-related factor-mediated oxidative stress response, hypoxia inducible factor-1 alpha, mechanistic target of rapamycin, and downregulation of apoptotic signaling. Collectively, pro-growth and differentiation signals induced by HA35 may present novel mechanisms by which this HM bioactive factor may protect against NEC.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».