In Vivo-to-In Silico Iterations to Investigate Aeroallergen-Host Interactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Allergic asthma is a complex process arising out of the interaction between the immune system and aeroallergens. Yet, the relationship between aeroallergen exposure, allergic sensitization and disease remains unclear. This knowledge is essential to gain further insight into the origin and evolution of allergic diseases. The objective of this research is to develop a computational view of the interaction between aeroallergens and the host by investigating the impact of dose and length of aeroallergen exposure on allergic sensitization and allergic disease outcomes, mainly airway inflammation and to a lesser extent lung dysfunction and airway remodeling. METHODS AND PRINCIPAL FINDINGS: BALB/C mice were exposed intranasally to a range of concentrations of the most pervasive aeroallergen worldwide, house dust mite (HDM), for up to a quarter of their lifespan (20 weeks). Actual biological data delineating the kinetics, nature and extent of responses for local (airway inflammation) and systemic (HDM-specific immunoglobulins) events were obtained. Mathematical equations for each outcome were developed, evaluated, refined through several iterations involving in vivo experimentation, and validated. The models accurately predicted the original biological data and simulated an extensive array of previously unknown responses, eliciting two- and three-dimensional models. Our data demonstrate the non-linearity of the relationship between aeroallergen exposure and either allergic sensitization or airway inflammation, identify thresholds, behaviours and maximal responsiveness for each outcome, and examine inter-variable relationships. CONCLUSIONS: This research provides a novel way to visualize allergic responses in vivo and establishes a basic experimental platform upon which additional variables and perturbations can be incorporated into the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».