Oral mucosal Langerhans’ cells as target, effector and vector in HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism underlying a transition of the oral cavity mucosal epithelium towards susceptibility to opportunistic infections in HIV-seropositive patients was investigated. Phenotypic markers CD1a, HLA-DR, and CD86 of oral mucosal Langerhans' cells (LCs), p17 core protein of human immunodeficiency virus (HIV), and CD45RO of memory T cells were labeled on oral hairy leukoplakia lesional biopsies and clinically normal autologous tissue of HIV-infected patients. HIV p17 protein was detected in association with mucosal LCs, mainly within the lesional epithelium. There were significant correlations between the detection of HIV p17 and the depletion of LCs, and between the depletion of LCs and the presence of hairy leukoplakia lesions. Conjugates of activated LCs and memory T cells were also evident in the submucosal area of lesional biopsies. The findings from this study support the hypothesis that oral mucosal LCs are also the target of HIV infection. Cytopathic changes of LCs caused by productive HIV infection may contribute to selective depletion of LCs, which may impair the mucosal immunologic protection against colonization by microorganisms causing HIV-associated oral mucosal lesions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».