Tsetse EP Protein Protects the Fly Midgut from Trypanosome Establishment
Notice bibliographique
Résumé
African trypanosomes undergo a complex developmental process in their tsetse fly vector before transmission back to a vertebrate host. Typically, 90% of fly infections fail, most during initial establishment of the parasite in the fly midgut. The specific mechanism(s) underpinning this failure are unknown. We have previously shown that a Glossina-specific, immunoresponsive molecule, tsetse EP protein, is up regulated by the fly in response to gram-negative microbial challenge. Here we show by knockdown using RNA interference that this tsetse EP protein acts as a powerful antagonist of establishment in the fly midgut for both Trypanosoma brucei brucei and T. congolense. We demonstrate that this phenomenon exists in two species of tsetse, Glossina morsitans morsitans and G. palpalis palpalis, suggesting tsetse EP protein may be a major determinant of vector competence in all Glossina species. Tsetse EP protein levels also decline in response to starvation of the fly, providing a possible explanation for increased susceptibility of starved flies to trypanosome infection. As starvation is a common field event, this fact may be of considerable importance in the epidemiology of African trypanosomiasis.
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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 | 0,000 | 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 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 ».