Exosomes and other microvesicles in infection biology: organelles with unanticipated phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
The release of exosomes and other microvesicles by diverse prokaryotic and eukaryotic cells and organisms was first appreciated early in the 20th century. The functional properties of these organelles, however, have only recently been the focus of rigorous investigation. In this review, we discuss the release of microvesicles of varying complexity by diverse microbial pathogens. This includes vesicle secretion by Gram-negative bacteria, eukaryotic parasites of the kinetoplast lineage and opportunistic fungal pathogens of both the ascomycetes and basidiomycetes lineages. We also discuss vesicle release from mammalian cells brought about as a result of infection with bacteria, viruses and prions. In addition, we review the evidence showing that in their specific microenvironments, release of these organelles from diverse pathogens contributes to pathogenesis. Germane to this and based upon recent findings with Leishmania, we propose a model whereby exosome release by an intracellular pathogen serves as a general mechanism for effector molecule delivery from eukaryotic pathogen to host cell cytosol. These new findings linking exosomes and other microvesicles to infection biology have important implications for understanding the immune response to infection and for the design of research strategies aimed at the development of novel therapeutics and vaccines.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».