Impact of Iron Deficiency on the Growth and Bioelectrical Profile of Different Gut Bacteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: Iron deficiency (ID) is the most common nutritional deficiency worldwide, impacting gut bacteria's metabolism and cellular biochemistry, but its effects on the microbiota-gut-brain axis (MGB) are poorly understood. Early-life ID-related dysbiosis is linked to neurodevelopmental impairments like autism and attention deficit hyperactivity disorder. Studying ID's impact on bacterial signaling can guide interventions to target MGB in iron-deficient populations. This study examined the responses of Escherichia coli (E. coli) and Limosilactobacillus reuteri (L. reuteri) to in-vitro ID conditions using the iron chelator 2,2'-Bipyridyl (BP). METHODS AND RESULTS: We assessed and modeled their growth and cultivability and explored their bioelectric profiles using the voltage-sensitive dye DiBAC4(3). Results showed differential responses: L. reuteri's growth and cultivability were unaffected by BP, while E. coli's growth rate and cultivability decreased under ID. Additionally, we created a deterministic mathematical model that demonstrated a decrease in the population's average reproduction rate in E. coli under ID. Only E. coli exhibited an altered bioelectric profile, marked by increased cell depolarization in ID conditions, which was largely rescued upon the addition of a saturating concentration of iron. CONCLUSION: These findings highlight specific bioelectrical responses in gut bacteria to ID. Understanding this variability is crucial for deciphering the microbiota's role in health and disease, particularly concerning nutritional iron imbalance and bacterial signaling in the MGB.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle