Notice bibliographique
Résumé
Multiple studies have now shown that various species of bacteria can stimulate platelets; many in a strain and donor-dependent manner. The signalling pathways underlying this platelet activation has been the subject of scrutiny for the last decade. The best-delineated pathway is that in response to Streptococcal species, such as Streptococcus sanguinis (S. sanguinis), Streptococcus gordonii (S. gordonii) and Streptococcus oralis (S. oralis), where a pathway is initiated by the engagement of the low affinity IgG receptor, FcγRIIA. This leads to and involves the tyrosine kinase Syk, the adaptor protein Linker of Activated T Cells (LAT) and subsequently both phospholipase Cγ2 (PLCγ2) and phosphatidylinositol-3-kinase (PI-3-K). Finally, this leads to the expression of the αIIbβ3 integrin, the synthesis and release of thromboxane A2 (T × A2) and the exocytosis of PF4, each of which plays a crucial role in secondary signalling and full platelet activation. Roles for other signalling pathways in Streptococcal-induced platelet activation are less clear, although an ADP-mediated inhibition of adenylyl cyclase, a glycoprotein Ib/IX/V-mediated pathway and perhaps a complement-induced pathway have each been proposed. Platelet activation by Porphyromonas gingivalis (P. gingivalis) at least partially shares the FcγRIIA/Syk/PLCγ2/PI-3-K mechanism utilised by Streptococcal species. However, it has also been suggested that P. gingivalis activates platelets by two additional methods; stimulation of the protease-activated receptors leading to activation of phospholipase Cβ (PLCβ), and the engagement of Toll-like receptors 2 and 4 by released lipopolysaccharide leading to an ill-defined pathway which may involve PI-3-K. Consequently, it appears that bacteria can stimulate platelets by eliciting multiple signalling pathways some of which are common, and some unique, to individual 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».