Influence of Common Mucosal Co‐Factors on HIV Infection in the Female Genital Tract
Notice bibliographique
Résumé
Women constitute almost half of HIV-infected population globally, and the female genital tract (FGT) accounts for approximately 40% of all new HIV infections worldwide. The FGT is composed of upper and lower parts, distinct in their morphological and functional characteristics. Co-factors in the genital microenvironment, such as presence of hormones, semen, and other sexually transmitted infections, can facilitate or deter HIV infection and play a critical role in determining susceptibility to HIV. In this review, we examine some of these co-factors and their potential influence. Presence of physical and chemical barriers such as epithelial tight junctions, mucus, and anti-microbial peptides can actively block and inhibit viral replication, presenting a significant deterrent to HIV. Upon exposure, HIV and other pathogens first encounter the genital epithelium: cells that express a wide repertoire of pattern recognition receptors that can recognize and directly initiate innate immune responses. These and other interactions in the genital tract can lead to direct and indirect inflammation and enhance the number of local target cells, immune activation, and microbial translocation, all of which promote HIV infection and replication. Better understanding of the dynamics of HIV transmission in the female genital tract would be invaluable for improving the design of prophylactic strategies against HIV.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».