Precision cut lung slices: A novel method for examining mechanisms underlying respiratory diseases
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial infections and smoking have been linked to exacerbations of many respiratory diseases. To this end, responses to toll-like receptor (TLR) agonists and bacterial pathogens were studied in precision cut lung slices (PCLS) from room air and smoke-exposed mice. Ex vivo cultured PCLS were either left untreated or stimulated with toll-like receptor agonists, lipopolysaccharide (LPS), or Pam3CSK. An additional set of PCLS were challenged with either live or heat-killed Haemophilus influenzae, or Streptococcus pneumoniae. RNA was isolated and microarray analysis performed. Principal component analysis showed that live S. pneumoniae stimulation of PCLS led to a distinct response and a greater number of differentially expressed genes (DEGs) when compared to the responses elicited by the two TLR agonists or H. influenzae . Unsupervised hierarchical clustering analysis was performed on 1846 DEGs identified 24 hours post-stimulation in room air exposed PCLS, and two distinct clusters were present, confirming the principal component analysis. Of the 1354 genes identified following live S. pneumoniae challenge of room air PCLS, several signaling cascades were identified following ingenuity pathways analysis (IPA); these included the IL-1 and IL-10 signaling cascades. In the context of cigarette smoke exposure, IPA analysis captured pathways involved in airway pathology in COPD. These data highlight the strength of this technique for evaluating pathways that may be linked to disease (or exacerbation) susceptibility. Finally, mechanisms that have been implicated in COPD pathogenesis are captured in this model, and therefore increase the validity of this method to test interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».