Delineation of the Role of Toll-like Receptor Signaling during Peritonitis by a Gradually Growing Pathogenic Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
In a mouse model of Escherichia coli sepsis characterized by a primary peritoneal infection with 10(4) E. coli and a gradually growing bacterial load, we here show that the early cytokine response and antibacterial defense are dominated by TLR4 via a cooperative action of MyD88 and Trif. Although MyD88(-/-) mice succumbed earlier than WT mice in this E. coli peritonitis model, Trif(-/-) mice displayed a small but significant survival advantage. Despite a large early deficit in antimicrobial defense, TLR4(-/-) mice showed an unaltered survival with normal neutrophil attraction to the peritoneal cavity and normal or even elevated late cytokine release. TLR2 compensated for the lack of TLR4 because TLR2(-/-)/TLR4(-/-) mice did show decreased neutrophil attraction and increased mortality compared with WT mice. Nearly normal early peritoneal TNFα production and lack of early counterregulating systemic levels of the chemoattractant KC were associated with normal peritoneal neutrophil attraction in TLR4(-/-) mice. Late stage increased TNF, IL-1β, IFN-β, and typical IFN-γ production in TLR4(-/-) mice prompted us to evaluate expression of the negative feedback regulator SOCS-1. Lack of early hepatic SOCS-1 expression in TLR4(-/-) mice explained the late innate production of IFN-γ by the liver in TLR4(-/-) mice in this low dose E. coli peritonitis model. In contrast, early TLR4-induced IFN-γ production is described as a hallmark in high dose E. coli peritonitis models. The present study displays how the kinetics of pro- and anti-inflammatory mechanisms are regulated by TLRs during peritonitis by a gradually growing E. coli load and how these kinetics may affect outcome.
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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 | 0,001 |
| 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 ».