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Enregistrement W4414203591 · doi:10.26685/urncst.912

Effects of Maternal Immune Factors and Gut Microbiota on Neonatal Peyer’s Patch Development: A Research Protocol

2025· article· en· W4414203591 sur OpenAlexaff
Akshita Nair, Abiramee Kathirgamanathan, Li Su

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemBreast milkBreast feedingStaphylococcus epidermidisBifidobacteriumImmunityGut floraAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The neonatal immune system is constantly surrounded by new antigens and must learn to balance defense against threats with tolerance for the gut microbiome. Since improper neonatal immune development is associated with conditions like asthma, allergies, and chronic bowel inflammation later in life, understanding factors that influence immune development is crucial to preventing these diseases. Intestinal immunity is managed by the Peyer’s patches of the small intestine, where microfold cells (M cells) sample antigens from the intestinal lumen to stimulate B cells to produce secretory immunoglobulin A (sIgA), which protects the body from potential pathogens. Neonatal Peyer’s patch development is encouraged by maternal immune factors in breast milk and the presence of bacterial genera Bifidobacterium, Lactobacillus, and Staphylococcus in the gut microbiome, but these interactions have not been thoroughly researched. Therefore, we propose an in vitro study to determine the effects of breast milk and each genus of bacteria on neonatal Peyer’s patch development. Microfluidic devices will permit interactions between Peyer’s patches, M cells, and cultures of Bifidobacterium infantis, Lactobacillus salivarius, or Staphylococcus epidermidis in the presence of breast milk or a control formula. Peyer’s patch development will be measured by increased sIgA production and M cell maturation markers, which will be compared between experimental groups. It is predicted that samples involving breast milk will have the greatest immune development, likely due to the presence of maternal immune factors which encourage sIgA production. Additionally, it is predicted that Bifidobacteria will induce more development than Lactobacilli and Staphylococci since it is the predominant bacterial genus in the neonatal gut microbiome. This study aims to present evidence that breastfeeding and probiotics can improve neonatal immune development to help prevent inflammatory disease later in life.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,448 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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