Differential Roles of MyD88 and TRIF in Hematopoietic and Resident Cells During Murine Gram-Negative Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pneumonia is frequently caused by gram-negative pathogens, among which Klebsiella pneumoniae prominently features. Recognition of pathogen-associated molecular patterns by Toll-like receptors (TLRs) is important for an appropriate immune response during infection. TLR signaling can proceed via 2 distinct routes that are dependent on the adaptor proteins Myeloid differentiation primary response gene (88) (MyD88) and TIR-domain-containing adaptor-inducing interferon-β (TRIF). The aim of the study was to determine the relative contribution of MyD88 and TRIF signaling in resident and hematopoietic cells to host defense during pneumonia. METHODS: Bone marrow chimeras of MyD88 deficient/wild type and TRIF mutant/wild type mice were created and infected with K. pneumoniae via the airways. RESULTS: MyD88 in both resident and hematopoietic cells contributed to survival and antibacterial defense in late-stage infection, whereas only TRIF in hematopoietic cells was protective. On the other hand, resident MyD88 and hematopoietic TRIF contributed to distant cellular injury. Resident MyD88 was pivotal for early chemokine release and neutrophil recruitment in the bronchoalveolar space. CONCLUSIONS: MyD88- and TRIF-dependent signaling has a differential contribution to host defense in different cell types that changes from early- to late-stage gram-negative pneumonia.
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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 | 0,001 |
| 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 ».