Direct and indirect bacterial killing functions of neutrophil defensins in lung explants
Notice bibliographique
Résumé
Studies of the antimicrobial activity of neutrophil defensins have mostly been carried out in microbiological media, and their effects on the host defense in physiological conditions are unclear. We examined 1) the antibacterial activity of defensins in physiological media with and without lung tissue present, 2) the effect of defensins on hydrogen peroxide (H(2)O(2)) production by lung tissue that had been exposed to bacteria, and 3) the effect of diphenyleneiodonium (DPI), an inhibitor of reactive oxygen species formation, on the antibacterial activity of defensins in the presence of lung tissue. Defensins were incubated with Escherichia coli or Pseudomonas aeruginosa in the absence or presence of primary cultured mouse lung explants. Defensins reduced bacterial counts by approximately 65-fold and approximately 25-fold, respectively, at 48 h; bacterial counts were further decreased by approximately 600-fold and approximately 12,000-fold, respectively, in the presence of lung tissue. Defensins induced H(2)O(2) production by lung tissue, and the rate of killing of E. coli by defensins was reduced by approximately 2,500-fold in the presence of 10 microM DPI. We conclude that defensins exert a significant antimicrobial effect under physiological conditions and that this effect is enhanced in the presence of lung tissue by a mechanism that involves the production of reactive oxygen species.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».