Pulmonary intravascular monocytes/macrophages in a rat model of sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis induces recruitment of neutrophils and monocytes/macrophages in the lung and enhances host susceptibility to a secondary bacterial challenge. The phenotype and functions of recruited pulmonary intravascular monocytes/macrophages (PIMMs) in sepsis remain largely unknown. Therefore, we characterized PIMM recruitment and functions in a rat model of E. coli-induced sepsis. Male Sprague-Dawley rats were injected intraperitoneally with saline (n=10) and 48 hr after the saline treatment treated intravenously with either saline (n=5) or E. coli lipopolysachharide (LPS; 1.5 microg/kg body weight; n=5). A second group of 10 rats was infected intraperitoneally with E. coli (2x10(7) CFU/100 g) followed by intravenous injection of either saline (n=5) or LPS (n=5) 48 hr after the first treatment. Rats were euthanized at 6 hr after LPS treatment. Immunocytochemistry showed more PIMMs stained with ED-1 antibody, which specifically reacts with rat monocytes/macrophages, in rats infected with E. coli compared with the controls (P<0.05). LPS treatment of E. coli-infected rats increased the numbers of PIMMs (P<0.05) and induced more inflammation compared to other groups. Immuno-electron microscopy localized TNF-alpha, IL-10, and TGF-beta2 in recruited PIMMs in rats challenged with both E. coli and LPS. ELISA on lung homogenates showed higher concentrations of TNF-alpha, IL-10, and TGF-beta2 in rats treated with both E. coli and LPS compared with those treated with only LPS or E. coli (P<0.05). We conclude that ED-1-positive PIMMs are recruited in this model of sepsis and contain TNF-alpha, IL-10, and TGF-beta2.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».