Pathogenicity of<i>Ureaplasma urealyticum</i>and<i>Ureaplasma parvum</i>in the lower genital tract of female BALB/c mice
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to establish a murine model of lower genital tract infection by Ureaplasma urealyticum and Ureaplasma parvum and evaluate differences in pathogenicity of five serotypes. BALB/c female mice were divided into seven groups (five mice in each group), including five groups infected in the lower genital tract after treatment with estradiol with U. urealyticum serotypes 4 and 8 and U. parvum serotypes 1, 3, and 6, respectively, and two control groups of untreated mice and estradiol treated mice. The presence of infection was determined on solid and liquid culture media. Tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) expression in lower genital tract secretions was determined by PCR, and morphological and histological changes of the lower genital tract were observed. The genital secretions of all inoculated mice were positive for U. urealyticum and U. parvum on culture in both liquid and solid media. TNF-α expression at 7 and 14 days after infection was markedly increased as compared with that of the controls. Morphological changes of the external genitalia included hair loss and erosions, and histological examination revealed infiltration by inflammatory cells. The five serotypes tested were all found to be pathogenic, and the pathogenicity varied with serotype 4 showing the greatest pathogenicity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».