Effect of different carbohydrate and nucleotide derived from yeast products, including distillers dried grains with soluble (DDGS), on innate immunity using a chicken B cells model: in vitro studies
Notice bibliographique
Résumé
The poultry industry has been using antibiotics to enhance bird performance through the control of microbial agents in the gastrointestinal tract; however antibiotic alternatives must be investigated. The effect of yeast-derived products such as brewer’s yeast (Y), yeast cell wall polysaccharide-rich product (YCW), wheat/corn distiller dried grains with solubles (DDGS), nucleotide-rich product (N), processed yeast/nucleotide-rich product (PY+N) and D+mannose (M) was assessed using chicken B cells (DT40 cell line) and a LPS challenge model. Relative gene expression of toll-like receptors (TLR) and cytokines was then characterized.. These results show that yeast and yeast-derived products stimulate LPS-challenged B cells to produce Th2-associated cytokines which may lead to in vivo antibody production and gram-negative bacteria clearance. Furthermore, the up-regulation of IL-10 caused by the presence of Y, DDGS, N and PY+N is an important finding as it illustrates the regulatory activity stimulated by these treatments in the presence of Escherichia coli-derived LPS.
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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 ».