The Role of Virus Infection in Deregulating the Cytokine Response to Secondary Bacterial Infection
Notice bibliographique
Résumé
Proinflammatory cytokines are produced by macrophages and dendritic cells (DCs) after infection to stimulate T helper (Th) cells, linking innate and adaptive immunity. Virus infections can deregulate the proinflammatory cytokine response like tumor necrosis factor-α and interleukin (IL)-2, making the host more susceptible to secondary bacterial infections. Studies using various viruses such as lymphocytic choriomeningitis virus, influenza A virus, and human immunodeficiency virus have revealed several intriguing mechanisms that account for the increased susceptibility to several prevalent bacterial infections. In particular, type I interferons induced during a virus infection have been observed to play a role in suppressing the production of some key antibacterial proinflammatory cytokines such as IL-23 and IL-17. Other suppressive mechanisms as a result of cytokine deregulation by viral infections include reduced function of immune cells such as DC, macrophage, natural killer, CD4(+), and CD8(+) T cells leading to impaired clearance of secondary bacterial infections. In this study, we highlight some of the immune mechanisms that become deregulated by viral infections, and can thus become defective during secondary bacterial infections.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».