Galectin-3-mediated adherence of <i>Proteus mirabilis</i> to Madin-Darby canine kidney cells
Notice bibliographique
Résumé
Proteus mirabilis is an important cause of urinary tract infections (UTIs) and can result in acute pyelonephritis. Proteus mirabilis expresses several, morphologically distinct, fimbrial species, and previous studies have shown that the nonagglutinating fimbriae (NAF) mediate bacterial adherence to a number of cell lines, including Madin-Darby canine kidney (MDCK) cells. Immunoblot overlay analysis of the plasma membrane fraction from MDCK cells with purified NAF revealed a 34-kDa band, which has been analyzed by matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS). Database search identified galectin-3 as a potential protein candidate. Immunocytochemical assay of MDCK cells with a galectin-3-specific monoclonal antibody, anti-Mac-2, confirmed its presence on the plasma membrane extracellular surface. Preincubation of P. mirabilis with anti-Mac-2 monoclonal antibodies, specific for galectin-3, resulted in the inhibition of bacterial binding to MDCK cells. These data suggest a role for galectin-3, interacting with appropriately glycosylated surface receptors and P. mirabilis fimbriae, as a mediator of bacterial adherence in vitro.
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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 ».