Milk-derived extracellular vesicles mitigate NF-κB pathway and NLRP3 inflammasome formation in Long Evans neonates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exposure to a maternal high fat diet (HFD) during perinatal (prenatal and postnatal combined) life increases offspring’s risk of developing metabolic diseases (obesity, type II diabetes and hypertension), impairs immunity, behaviour, and neurodevelopment. Exclusive breast/chest milk feeding is a potential solution to reduce the negative developmental effects of HFD, mainly chronic systemic pro-inflammation. This study focuses on analyzing anti-inflammatory effects of a group of biological nanovesicles found in human milk, entitled milk-derived extracellular vesicles (MEVs). Specifically, we characterized the modulation of the nuclear factor κB (NF-κB) signaling pathway and NLR family pyrin domain containing 3 (NLRP3) inflammasome formation by MEVs in male and female neonatal rats with perinatal HFD exposure in the liver and hypothalamus. Female Long Evans dams were placed on a HFD or a control diet (CHD), with matching sucrose levels, 4 weeks before breeding and remained on the diets through gestation and lactation. HFD and CHD offspring received human MEVs through oral gavage twice a day from postnatal day (PND) 4 to 11. Transcript and protein abundance of candidate targets in the NF-κB signaling pathway and NLRP3 inflammasome were measured by quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-qPCR) and western immunoblotting, respectively. Our results indicate that MEV treatment attenuates the activation of NF-κB pathway and NLRP3 inflammasome formation at critical checkpoints, in males and females with perinatal HFD exposure in liver and the hypothalamus. Taken together, our data suggests that MEVs may elicit anti-inflammatory benefits postnatally that mitigates gestational HFD exposure.
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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) | 0,001 | 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 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 ».