Immunoglobulin A Coating Identifies Colitogenic Bacteria in Inflammatory Bowel Disease

生物 炎症性肠病 细菌 微生物学 免疫学 免疫球蛋白A 结肠炎 肠道菌群 致病菌 肠粘膜 抗体 微生物群 疾病 免疫球蛋白G 遗传学 医学 病理 内科学
作者
Noah W. Palm,Marcel R. de Zoete,Thomas W. Cullen,Natasha A. Barry,Jonathan Stefanowski,Liming Hao,Patrick H. Degnan,Jianzhong Hu,Inga Peter,Wei Zhang,Elizabeth Ruggiero,Judy H. Cho,Andrew L. Goodman,Richard A. Flavell
出处
期刊:Cell [Elsevier]
卷期号:158 (5): 1000-1010 被引量:1155
标识
DOI:10.1016/j.cell.2014.08.006
摘要

Specific members of the intestinal microbiota dramatically affect inflammatory bowel disease (IBD) in mice. In humans, however, identifying bacteria that preferentially affect disease susceptibility and severity remains a major challenge. Here, we used flow-cytometry-based bacterial cell sorting and 16S sequencing to characterize taxa-specific coating of the intestinal microbiota with immunoglobulin A (IgA-SEQ) and show that high IgA coating uniquely identifies colitogenic intestinal bacteria in a mouse model of microbiota-driven colitis. We then used IgA-SEQ and extensive anaerobic culturing of fecal bacteria from IBD patients to create personalized disease-associated gut microbiota culture collections with predefined levels of IgA coating. Using these collections, we found that intestinal bacteria selected on the basis of high coating with IgA conferred dramatic susceptibility to colitis in germ-free mice. Thus, our studies suggest that IgA coating identifies inflammatory commensals that preferentially drive intestinal disease. Targeted elimination of such bacteria may reduce, reverse, or even prevent disease development.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
霜shuang发布了新的文献求助10
刚刚
A95发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
完美世界应助GC采纳,获得10
1秒前
子车代芙完成签到,获得积分10
1秒前
霸气的黑猫完成签到,获得积分10
2秒前
那可不像你们哦完成签到,获得积分10
2秒前
英俊的铭应助baby3480采纳,获得10
2秒前
酷波er应助zhu97采纳,获得10
5秒前
彩色傲菡发布了新的文献求助10
5秒前
郭自同完成签到,获得积分10
6秒前
shiney完成签到 ,获得积分10
6秒前
缓慢千易完成签到,获得积分10
6秒前
yolo完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
11秒前
13秒前
最爱炸里脊完成签到,获得积分10
15秒前
薛1__关注了科研通微信公众号
15秒前
秋子完成签到,获得积分10
16秒前
菠萝披萨发布了新的文献求助10
16秒前
baby3480发布了新的文献求助10
17秒前
Miracle发布了新的文献求助10
17秒前
完美世界应助星星的梦采纳,获得10
18秒前
CodeCraft应助11111采纳,获得10
18秒前
GC发布了新的文献求助10
18秒前
思源应助糊涂的寒荷采纳,获得10
19秒前
21秒前
21秒前
21秒前
每天都在接AC完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
老猫头鹰完成签到,获得积分10
23秒前
甜甜乌冬面完成签到,获得积分10
24秒前
酷波er应助彩色傲菡采纳,获得10
25秒前
端庄的紫烟完成签到 ,获得积分10
25秒前
25秒前
林子昂发布了新的文献求助10
26秒前
26秒前
不易发布了新的文献求助10
27秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6024936
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7659153
关于积分的说明 16177882
捐赠科研通 5173213
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2768111
邀请新用户注册赠送积分活动 1751427
关于科研通互助平台的介绍 1637618