Distinct NKT Cell Subsets Are Induced by Different <i>Chlamydia</i> Species Leading to Differential Adaptive Immunity and Host Resistance to the Infections
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the role of NKT cells in immunity to Chlamydia pneumoniae and Chlamydia muridarum infections using a combination of knockout mice and specific cellular activation approaches. The NKT-deficient mice showed exacerbated susceptibility to C. pneumoniae infection, but more resistance to C. muridarum infection. Activation of NKT reduced C. pneumoniae in vivo growth, but enhanced C. muridarum infection. Cellular analysis of invariant NKT cells revealed distinct cytokine patterns following C. pneumoniae and C. muridarum infections, i.e., predominant IFN-gamma in the former, while predominant IL-4 in the latter. The cytokine patterns of CD4(+) and CD8(+) T cells matched those of NKT cells. Our data provide in vivo evidence for a functionally diverse role of NKT cells in immune response to two intracellular bacterial pathogens. These results suggest that distinct NKT subsets are induced by even biologically closely related pathogens, thus leading to differential adaptive immune response and infection outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».