Effects of probiotic lactobacilli on inflammatory responses to Escherichia coli in pig intestinal cells
Notice bibliographique
Résumé
In the swine industry, the increased awareness of the in-feed use of antibiotics due to the emergence of resistant bacteria led to an intense search for alternative strategies. Thus, to support swine optimal growth performance and gut health, dietary supplementation with probiotics was promisingly used. Here, porcine intestinal cells (IPEC-J2) were used to investigate the potential of probiotics Limosilactobacillus (Lim.) reuteri CRL2222, Lactobacillus (L.) amylovorus CRL2225, and Lactobacillus (L.) johnsonii CRL2229 to modulate innate immune functions and the intestinal barrier against injuries and pro-inflammatory reactions induced by ETEC F4 infection. By using qPCR, IPEC-J2 cell pre-treatment with each probiotic strain showed a significantly attenuated expression level of pro-inflammatory cytokines TNF-α, IL-8, and IL-6 during ETEC F4-induced infection. The gene expression of TLR4-mediated upstream related genes of the NF-κB signaling pathway (MyD88, IRAK-1, TRAF-6, and TAK-1) was significantly inhibited by the probiotic strains, resulting in the attenuation of inflammatory response in IPEC-J2 infected cells. Moreover, it was also revealed that Lim. reuteri CRL2222 and L. johnsonii CRL2229 probiotics increased the expression of zonula occludens 1 and occludin in ETEC F4-infected IPEC-J2 cells, alleviating the injury of epithelial barrier function. Therefore, these probiotics might be able to reduce pro-inflammatory cytokines blocking the NF-κB pathway through TLR4/MyD88 signaling and to prevent IPEC-J2 cells damage by enhancing the expression of tight-junction proteins. These results provide useful information on potential probiotics for the prevention/improvement of intestinal diseases in piglets.
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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) | 0,001 | 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 ».