m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
FASEB bioAdvances · 2025

PICRUST2 Анализ Fecal Microbiome ассоциируется с Murine Model of Multical Sclerosis.

СтатьяНазвание и аннотация: Машинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Schumacher Sean M, Doyle William J, Hill Kristina, Ochoa-Repáraz Javier

Аннотация

Множественный склероз (MS) — изнуряющее нервно-воспалительное заболевание центральной нервной системы (КНС). Считается, что в мире около 2-3 млн. человек имеют НР. Растет интерес к механистической связи между MS и кишечным микробиомом. Экспериментальный аутоиммунный энцефаломиелит (EAE) — мусриновая модель воспалительного демиэлирования CNS, которая обычно используется для исследования патологии MS в связи с микробиомом. Предыдущие исследования показали, что EAE влияет на кишечник микробиома, и совершенствование EAE может способствовать развитию микробиомного гомеостаза. Микробиом гомеостаз имеет решающее значение для здоровья хозяина, поскольку он способствует иммунальному регулированию и производит биодоступные метаболические продукты в пищеварительном тракте. Несколько факторов, включая диету, генетику и окружающую среду, оказывают влияние на гомеостаз микробиома, помимо состояния болезней. Наша лаборатория ранее показала, что мыши одной и той же генетической линии, полученные от различных производителей, демонстрируют различия в составе микробиома, несмотря на то, что они размещены в аналогичных условиях. Кроме того, эти мыши продемонстрировали вариации в прогрессии и серьезности EAE, что указывает на то, что различия в микробиоме могут способствовать расхождениям в EAE. Здесь мы используем PICRUST2 для оценки функциональных различий в микробиомах мышей EAE из различных источников в ключевые моменты времени во время курса EAE по болезням. Повторный анализ данных о микробиоме показывает явные различия в прогнозируемом генном выражении микробиомов, которые непропорционально связаны с метаболизмом аминокислот, углеводов, липидов и других метаболитов. Наши выводы подтверждают предыдущие наблюдения, касающиеся изменения микробиома в контексте ЕАЭ, и свидетельствуют о том, что оценка динамики микробиома выиграла бы от таксономической оценки и метаболической активности, что позволило бы разработать более эффективные и всеобъемлющие исследовательские стратегии.
Оригинал публикации

PICRUSt2 Analysis of Fecal Microbiome Associated With a Murine Model of Multiple Sclerosis.

Multiple sclerosis (MS) is a debilitating neuroinflammatory disease of the central nervous system (CNS). Approximately 2-3 million people globally are believed to have MS. There is growing interest in the mechanistic link between MS and gut microbiome composition. Experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) is a murine model of inflammatory demyelination of the CNS commonly used to investigate the pathology of MS in relation to the microbiome. Previous research has shown that EAE affects the gut microbiome, and the improvement of EAE can promote microbiome homeostasis. Microbiome homeostasis is crucial for host health, as it contributes to immune regulation and produces bioavailable metabolic products in the digestive tract. Several factors, including diet, genetics, and environment, influence microbiome homeostasis apart from disease state. Our lab previously demonstrated that mice of the same genetic line, sourced from different manufacturers, exhibit differences in microbiome composition despite being housed under similar conditions. Furthermore, these mice showed variations in EAE progression and severity, indicating that differences in the microbiome may contribute to the discrepancies in EAE. Here, we employ PICRUSt2 to estimate functional differences in the microbiomes of EAE mice from various sources at key time points during the EAE disease course. The reanalysis of our microbiome data reveals distinct differences in predicted gene expression of microbiomes that are disproportionately related to the metabolism of amino acids, carbohydrates, lipids, and other metabolites. Our findings support previous observations regarding microbiome alterations in the context of EAE and suggest that evaluating microbiome dynamics would benefit from both taxonomic assessment and metabolic activity, allowing for more effective and comprehensive research strategies.

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты