Differential post-transcriptional activation of human phagocytes by different Pseudomonas aeruginosa isolates
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a pulmonary pathogen in individuals with impaired mucociliary clearance such as cystic fibrosis or mechanical ventilation. Non-opsonic phagocytosis of P. aeruginosa can be mediated by either CR3 or CD14 and different strains appear to have a bias towards one or the other receptor. Strain Fc808 is ingested through CD14 whereas P1 (Fc194) uses CR3. In an in vitro culture system, the inflammatory response of macrophages to these two different strains of P. aeruginosa was divergent at the protein level, with higher IL-6 and tumour necrosis factor (TNF)-alpha production generated in response to strain P1 and higher IL-1 beta production in response to strain Fc808. Interaction of macrophages with these two bacterial strains induced distinct gene expression patterns as detected by gene array analysis, with prominence of genes encoding pro-inflammatory cytokines, surface receptors, transcription factors and proteins involved in phagocytosis. However, comparison of gene expression data and cytokine response data with the two bacterial strains indicated that production of IL-1 beta, IL-6 and TNF-alpha was under differential post-transcriptional control. Interestingly, this effect did not correlate with receptor bias but instead was related to the different LPSs of the two strains. The use of specific mitogen-activated protein kinase (MAPK) inhibitors suggested a role for extracellular signal-regulated kinase (ERK) and c-Jun N-terminal kinase (JNK) in the differential cytokine production by strains P1 and Fc808. These results indicate that strains of the same species of bacteria may induce differential macrophage phagocytic and inflammatory responses with likely consequence for bacterial clearance and host injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».