Comparison of interferon-γ-, interleukin (IL)-17- and IL-22-expressing CD4 T cells, IL-22-expressing granulocytes and proinflammatory cytokines during latent and active tuberculosis infection
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigated the role and expression of T helper type 17 (Th17) cells and Th17 cytokines in human tuberculosis. We show that the basal proportion of interferon (IFN)-γ-, interleukin (IL)-17- and IL-22-expressing CD4(+) T cells and IL-22-expressing granulocytes in peripheral blood were significantly lower in latently infected healthy individuals and active tuberculosis patients compared to healthy controls. In contrast, CD4(+) T cells expressing IL-17, IL-22 and IFN-γ were increased significantly following mycobacterial antigens stimulation in both latent and actively infected patients. Interestingly, proinflammatory IFN-γ and tumour necrosis factor (TNF)-α were increased following antigen stimulation in latent infection. Similarly, IL-1β, IL-4, IL-8, IL-22 and TNF-α were increased in the serum of latently infected individuals, whereas IL-6 and TNF-α were increased significantly in actively infected patients. Overall, we observed differential induction of IL-17-, IL-22- and IFN-γ-expressing CD4(+) T cells, IL-22-expressing granulocytes and proinflammatory cytokines in circulation and following antigenic stimulation in latent and active tuberculosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».