Identification of molecular mechanisms used by <scp><i>F</i></scp><i>inegoldia magna</i> to penetrate and colonize human skin
Notice bibliographique
Résumé
Finegoldia magna is a Gram-positive anaerobic commensal of the human skin microbiota, but also known to act as an opportunistic pathogen. Two primary virulence factors of F. magna are the subtilisin-like extracellular serine protease SufA and the adhesive protein FAF. This study examines the molecular mechanisms F. magna uses when colonizing or establishing an infection in the skin. FAF was found to be essential in the initial adherence of F. magna to human skin biopsies. In the upper layers of the epidermis FAF mediates adhesion through binding to galectin-7 - a keratinocyte cell marker. Once the bacteria moved deeper into the skin to the basement membrane layer, SufA was found to degrade collagen IV which forms the backbone structure of the basement membrane. It also degraded collagen V, whereby F. magna could reach deeper dermal tissue sites. In the dermis, FAF interacts with collagen V and fibrillin, which presumably helps the bacteria to establish infection in this area. The findings of this study paint a clear picture of how F. magna interacts with human skin and explain how it is such a successful opportunistic pathogen in chronic wounds and ulcers.
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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 | 0,001 | 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 ».