High-Throughput mRNA Profiling Characterizes the Expression of Inflammatory Molecules in Sepsis Caused by <i>Burkholderia pseudomallei</i>
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is characterized by an uncontrolled inflammatory response to invading microorganisms. We describe the inflammatory mRNA profiles in whole-blood leukocytes, monocytes, and granulocytes using a multigene system for 35 inflammatory markers that included pro- and anti-inflammatory cytokines, chemokines, and signal transduction molecules in a case-control study with 34 patients with sepsis caused by the gram-negative bacterium Burkholderia pseudomallei (the pathogen causing melioidosis) and 32 healthy volunteers. Relative to healthy controls, patients with sepsis showed increased transcription of a whole array of inflammatory genes in peripheral blood leukocytes, granulocytes, and monocytes. Specific monocyte and granulocyte mRNA profiles were identified. Strong correlations were found between inflammatory mRNA expression levels in monocytes and clinical outcome. These data underline the notion that circulating leukocytes are an important source for inflammatory mediators in patients with gram-negative sepsis. Gene profiling such as was done here provides an excellent tool to obtain insight into the extent of inflammation activation in patients with severe infection.
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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) | 0,000 | 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 ».