Colonic transcriptomics and microbiota analysis of female and male mice under CNS inflammatory demyelination 2140
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Multiple Sclerosis (MS) is a chronic autoimmune disease that targets the myelin sheath of the central nervous system (CNS), with a higher prevalence in female patients. Our previous works demonstrated a bidirectional link between the gut microbiota and experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), a rodent model of MS. In this study, we aimed to assess sex as a biological variable in the host and microbiota colonic microenvironment at early and late stages of neuroinflammation. A combination of two independent experiments showed no significant differences between male and female C57BL/6J mice in the EAE incidence, disease onset, and disease severity. We performed colonic transcriptomics and microbiota analysis in colonic fecal content of EAE mice and controls on the day of disease induction, pre-onset, and peak disease (seven mice per group/times). Our transcriptomics analysis revealed significant sex-specific differences in colonic gene expression during EAE. Notably, at peak disease, these pathways involved a small number of crucial genes. Similarly, significant effects on the gut microbiota of female and male mice were observed by 16S rRNA sequencing. Our findings suggest the involvement of critical inflammatory pathways during the early stages of the disease, with remarkable differences between males and females associated with microbiota alterations triggered by disease induction and progression. Funding Sources Supported by Institutional Development Awards (IDeA) from the National Institute of General Medical Sciences of NIH under Grants #P20GM103408, P20GM109095, and 1C06RR020533, the Biomolecular Research Center at Boise State funded by the National Science Foundation, Grants #0619793 and #0923535, the M. J. Murdock Charitable Trust, Lori and Duane Stueckle, and the Idaho State Board of Education. Topic Categories Neuroimmunology (NEUR)
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».