Preexisting Inflammation Due to<i>Mycobacterium bovis</i>BCG Infection Differentially Modulates T-Cell Priming against a Replicating or Nonreplicating Immunogen
Notice bibliographique
Résumé
Induction of T-cell memory by vaccination ensures long-term protection against pathogens. We determined whether on-going inflammatory responses during vaccination influenced T-cell priming. A preexposure of mice to Mycobacterium bovis BCG impaired their subsequent ability to prime T cells against Listeria monocytogenes. This was characterized by a decrease in L. monocytogenes-specific gamma interferon (IFN-gamma)-secreting CD4(+) and CD8(+) T cells. The intensity of T-cell priming towards L. monocytogenes depended on the extent of L. monocytogenes expansion, and a cessation of this expansion caused by M. bovis BCG-induced inflammation resulted in impairment in T-cell priming. A challenge of M. bovis BCG-infected mice with a higher L. monocytogenes dose increased L. monocytogenes survival and restored T-cell priming towards L. monocytogenes. Impairment in T-cell priming towards L. monocytogenes due to M. bovis BCG-induced inflammation resulted in a compromised protective efficacy in the long term after mice were rechallenged with L. monocytogenes. Preexisting inflammation selectively impaired T-cell priming for replicating immunogens as CD8(+) T-cell response to ovalbumin administered as an inert antigen (ovalbumin-archaeosomes) was enhanced by M. bovis BCG preimmunization, whereas priming towards ovalbumin administered as a live immunogen (L. monocytogenes-ovalbumin) was impaired. Thus, depending on the nature of the immunogen, the presence of prior inflammatory responses may either impede or boost vaccine efficacy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».